如何用 Python 解析 Timestamp()？

Question

我正在迭代包含来自 SQL 数据库的数据的字典，我想计算 user 值出现在 initial_date 和 ending_date 之间的次数，但是，当我尝试时遇到了一些问题解析时间戳值。这是我的代码

initial_date = datetime(2017,09,01,00,00,00)
ending_date  = datetime(2017,09,30,00,00,00)

dictionary sample that I got

sample = {'id': 100008222, 'sector name': 'BONGOX', 'site name': 'BONGO', 'region': 'EMEA', 
'open date': Timestamp('2017-09-11 00:00:00'), 'mtti': '16', 'mttr': '1', 'mttc': '2','user':'John D.'},
{'id': 100008234, 'sector name': 'BONGOY', 'site name': 'BONGO', 'region': 'EMEA', 
'open date': Timestamp('2017-09-09 12:05:00'), 'mtti': '1', 'mttr': '14', 'mttc': '7','user':'John D.'}
{'id': 101108234, 'sector name': 'BONGOA', 'site name': 'BONGO', 'region': 'EMEA', 
'open date': Timestamp('2017-09-01 10:00:00'), 'mtti': '1', 'mttr': '12', 'mttc': '1','user':'John C.'}
{'id': 101108254, 'sector name': 'BONGOB', 'site name': 'BONGO', 'region': 'EMEA', 
'open date': Timestamp('2017-09-02 20:00:00'), 'mtti': '2', 'mttr': '19', 'mttc': '73','user':'John C.'}

这是我用来计算user 值出现在initial_date 和ending_date 之间的次数的代码

from datetime import time, datetime
from collections import Counter 

#This approach does not work  
Counter([li['user'] for li in sample if initial_date < dateutil.parser.parse(time.strptime(str(li.get(
'open date'),"%Y-%m-%d %H:%M:%S") < ending_date])

上面的代码不起作用，因为我遇到了错误decoding to str: need a bytes-like object, Timestamp found

我有两个问题：

1. 如何解析我在这些字典中遇到的 Timestamp 值？
2. 我在这篇帖子Why Counter is slow 中读到，与其他计算项目出现次数的方法相比，Collections.Counter 是一种较慢的方法。如果想避免使用 Counter.Collections，我怎样才能达到我想要的计算这些日期之间出现 user 值的次数的结果？

Answer 1

问题：如何解析我在这些字典中遇到的 Timestamp 值？

使用来自pandas的class Timestampe

from pandas import Timestamp

1. 使用Counter()

   # Initialize a Counter() object
   c = Counter()
   
   # Iterate data
   for s in sample:
       # Get a datetime from Timestamp
       dt = s['open date'].to_pydatetime()
   
       # Compare with ending_date
       if dt < ending_date:
           print('{} < {}'.format(dt, ending_date))
   
           # Increment the Counter key=s['user']
           c[s['user']] += 1
   print(c)
   

   输出：

   2017-09-11 00:00:00 < 2017-09-30 00:00:00
   2017-09-09 12:05:00 < 2017-09-30 00:00:00
   2017-09-01 10:00:00 < 2017-09-30 00:00:00
   2017-09-02 20:00:00 < 2017-09-30 00:00:00
   Counter({'John C.': 2, 'John D.': 2})
   

问题：如果想避免使用Counter.Collections，如何才能达到我想要的计数结果

1. 没有Counter()

   # Initialize a Dict object
   c = {}
   # Iterate data
   for s in sample:
       # Get a datetime from Timestamp
       dt = s['open date'].to_pydatetime()
   
       # Compare with ending_date
       if dt < ending_date:
           # Add key=s['user'] to Dict if not exists
           c.setdefault(s['user'], 0)
   
           # Increment the Dict key=s['user']
           c[s['user']] += 1
   print(c)
   

   输出：

   {'John D.': 2, 'John C.': 2}
   

用 Python 测试：3.4.2

Answer 2

使用Timestamp.to_datetime() 转换为datetime 对象