Làm việc với dữ liệu thời gian datetime trong Python

Việc xử lý dữ liệu thời gian là một kỹ năng quan trọng đối với các lập trình viên và nhà phân tích dữ liệu. Sử dụng module datetime trong Python, bạn có thể thực hiện các thao tác phức tạp với thời gian một cách dễ dàng và hiệu quả. Trong bài viết này, UniTrain sẽ hướng dẫn bạn cách làm việc với datetime trong Python, từ các thao tác cơ bản đến những ứng dụng thực tế.

  1. Tổng quan về datetime trong Python

Python cung cấp module datetime để làm việc với dữ liệu thời gian. Module này bao gồm các lớp chính như date, time, datetime và timedelta. Những lớp này cho phép bạn thao tác với ngày, giờ và khoảng thời gian một cách linh hoạt.

  1. Các thao tác cơ bản với datetime

Tạo đối tượng datetime

Bạn có thể tạo đối tượng datetime bằng cách sử dụng hàm datetime() của module datetime. Ví dụ:

from datetime import datetime
dt = datetime(2023, 7, 19, 12, 30, 45)
print(dt)

Lấy thời gian hiện tại

Bạn có thể lấy thời gian hiện tại bằng cách sử dụng hàm now():

current_time = datetime.now()
print(current_time)

Tạo DateTime từ chuỗi và ngược lại

Bạn có thể chuyển đổi chuỗi thành datetime và ngược lại bằng cách sử dụng strptime() và strftime():

date_str = “19/07/2023 12:30:45”
dt = datetime.strptime(date_str, “%d/%m/%Y %H:%M:%S”)
print(dt)
print(dt.strftime(“%d-%m-%Y %H:%M:%S”))
  1. Định dạng datetime

Sử dụng strftime để định dạng datetime

Hàm strftime() cho phép bạn định dạng datetime theo định dạng chuỗi mong muốn. Ví dụ:

print(dt.strftime(“%A, %d %B %Y”))

Sử dụng strptime để chuyển đổi chuỗi thành datetime

Hàm strptime() cho phép bạn chuyển đổi chuỗi thành datetime theo định dạng đã chỉ định. Ví dụ:

date_str = “19/07/2023 12:30:45”
dt = datetime.strptime(date_str, “%d/%m/%Y %H:%M:%S”)
print(dt)
  1. Các phép toán với datetime

Phép cộng và trừ với timedelta

Bạn có thể thực hiện các phép toán cộng trừ trên đối tượng datetime bằng cách sử dụng timedelta. Ví dụ:

from datetime import timedelta
new_date = dt + timedelta(days=5)
print(new_date)

So sánh giữa các đối tượng datetime

Bạn có thể so sánh các đối tượng datetime để biết trước sau hoặc bằng nhau. Ví dụ:

dt1 = datetime(2023, 7, 19, 12, 30, 45)
dt2 = datetime(2023, 7, 20, 14, 45, 30)
print(dt1 < dt2)  # True
  1. Xử lý múi giờ

Giới thiệu về module pytz

Module pytz cung cấp hỗ trợ cho các múi giờ. Bạn có thể sử dụng nó để làm việc với múi giờ trong Python.

Cách làm việc với múi giờ

Bạn có thể xác định múi giờ cho một đối tượng datetime bằng cách sử dụng pytz. Ví dụ:

import pytz
timezone = pytz.timezone(‘Asia/Ho_Chi_Minh’)
dt_with_tz = timezone.localize(dt)
print(dt_with_tz)
  1. Các ví dụ ứng dụng thực tế

Tính toán thời gian giữa hai sự kiện

Bạn có thể tính toán khoảng thời gian giữa hai sự kiện bằng cách trừ hai đối tượng datetime. Ví dụ:

duration = dt2 – dt1
print(duration)
  1. Các lỗi phổ biến khi làm việc với datetime và cách khắc phục

Xử lý lỗi định dạng chuỗi

Lỗi định dạng thường gặp khi chuyển đổi giữa chuỗi và datetime. Bạn cần đảm bảo định dạng chuỗi phù hợp với định dạng datetime.

Vấn đề về múi giờ

Làm việc với múi giờ có thể gặp nhiều khó khăn, bạn cần sử dụng pytz để đảm bảo thời gian được xử lý chính xác.

  1. Kết luận

Việc làm việc với dữ liệu thời gian trong Python là một kỹ năng quan trọng và cần thiết. Bài viết này đã giới thiệu các thao tác cơ bản và các ứng dụng thực tế để bạn có thể áp dụng vào công việc hàng ngày. Hãy tiếp tục khám phá và rèn luyện để trở thành chuyên gia trong lĩnh vực này.

Xem thêm 

Combo Khóa học Business Intelligence

Khóa học Xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python

Khóa học Ứng dụng SQL trong xử lý dữ liệu

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

1 + 1 = ? (Nhập Haii để trả lời đúng)

Bài viết liên quan
Field Parameters – Bí kíp tùy chỉnh báo cáo linh hoạt trên Power BI

Trong trực quan hóa dữ liệu, Power BI của Microsoft đã thay đổi cách người dùng khai thác và tương tác với thông tin. Một trong những tính năng nổi bật

Xem thêm
Kích hoạt Data Analysis ToolPak trong Excel

Bạn muốn phân tích dữ liệu trong Excel nhưng không tìm thấy những công cụ như t-test, ANOVA, hay Regression ở đâu? Đừng lo, chúng không biến mất đâu – chỉ là

Xem thêm
[RECAP] Training 4: How to Write M&A Buy-Sell Recommendations – Cuộc thi Sinh viên với Tài chính mùa 13 (FSC13) – CLB Tài chính – Chứng khoán SeSC – Trường Đại học Ngoại Thương CSII TP. HCM (FTU2)

Chiều ngày 28/04/2025, buổi Training 4 dành cho Top 8 đội thi xuất sắc nhất cuộc thi Sinh viên với Tài chính mùa 13 (FSC13) đã diễn ra trực tiếp tại

Xem thêm
Phân biệt hàm SUM, SUMX và CALCULATE trong Power BI

1. Giới thiệu Trong Power BI, DAX (Data Analysis Expressions) cung cấp nhiều hàm để tổng hợp và phân tích dữ liệu. Ba trong số các hàm quan trọng nhất là

Xem thêm