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JavaScript核心代碼：
<script>
function gettime() {
var date=Date.parse(new Date());
$('#time').val(date);
}
function change() {
var value=getDateDiff($('#time').val());
$('#timedisplay').text(value);
}
function getDateDiff(dateTimeStamp) {
var minute=1000 * 60;
var hour=minute * 60;
var day=hour * 24;
var halfamonth=day * 15;
var month=day * 30;
var now=new Date().getTime();
var diffValue=now - dateTimeStamp;
if(diffValue < 0) {
return;
}
var monthC=diffValue / month;
var weekC=diffValue / (7 * day);
var dayC=diffValue / day;
var hourC=diffValue / hour;
var minC=diffValue / minute;
if(monthC >=1) {
result="" + parseInt(monthC) + "個月前";
} else if(weekC >=1) {
result="" + parseInt(weekC) + "周前";
} else if(dayC >=1) {
result="" + parseInt(dayC) + "天前";
} else if(hourC >=1) {
result="" + parseInt(hourC) + "小時前";
} else if(minC >=1) {
result="" + parseInt(minC) + "分鐘前";
} else
result="剛剛";
return result;
}
</script>
HTML代碼：
<label>輸入一個時間戳：</label>
<input id="time" placeholder="輸入時間戳">
<button onclick="gettime()">獲取當前</button>
<button onclick="change()">轉換</button>
<label id="timedisplay"></label>
寫公共方法，這里以賦值到 laytpl 對象為例
之所以將方法暴露給寫成方法，是便于能讀取到。
toDateString(d, format) 方法接受兩個參數。其中 d 可以是日期對象，也可以是毫秒數。format 是日期字符的格式，你可以隨意定義，如：yyyy年MM月dd日
在列模板中調用時間戳的處理方法
講解：
d.time 中的 time 即是你接口返回的字段，如果是 unix 時間戳，這里記得要 d.time*1000，如果是毫秒數，這里直接傳 d.time 即可。
者：Roman Orac
魚羊 編譯整理
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
數據分析，如何能錯過 Pandas 。
現在，數據科學家 Roman Orac 分享了他在工作中相見恨晚的 Pandas 使用技巧。
了解了這些技巧，能讓你在學習、使用 Pandas 的時候更加高效。
話不多說，一起學習一下~
用 Pandas 做數據分析，最大的亮點當屬 DataFrame。不過，在展示成果的時候，常常需要把 DataFrame 轉成另一種格式。
Pandas 在這一點上其實十分友好，只需添加一行代碼。
DataFrame 轉 HTML
如果你需要用 HTML 發送自動報告，那么 to_html 函數了解一下。
比如，我們先設定這樣一個 DataFrame：
import numpy as np
import pandas as pd
import random
n = 10
df = pd.DataFrame(
{
"col1": np.random.random_sample(n),
"col2": np.random.random_sample(n),
"col3": [[random.randint(0, 10) for _ in range(random.randint(3, 5))] for _ in range(n)],
}
)用上 to_html，就可以將表格轉入 html 文件：
df_html = df.to_html()
with open(‘analysis.html’, ‘w’) as f: f.write(df_html)與之配套的，是 read_html 函數，可以將 HTML 轉回 DataFrame。
DataFrame 轉 LaTeX
如果你還沒用過 LaTeX 寫論文，強烈建議嘗試一下。
要把 DataFrame 值轉成 LaTeX 表格，也是一個函數就搞定了：
df.to_latex()DataFrame 轉 Markdown
如果你想把代碼放到 GitHub 上，需要寫個 README。
這時候，你可能需要把 DataFrame 轉成 Markdown 格式。
Pandas 同樣為你考慮到了這一點：
print(df.to_markdown())注：這里還需要 tabulate 庫
DataFrame 轉 Excel
說到這里，給同學們提一個小問題：導師/老板/客戶要你提供 Excel 格式的數據，你該怎么做？
當然是——
df.to_excel(‘analysis.xlsx’)需要注意的是，如果你沒有安裝過 xlwt 和 openpyxl 這兩個工具包，需要先安裝一下。
另外，跟 HTML 一樣，這里也有一個配套函數：read_excel，用來將excel數據導入pandas DataFrame。
DataFrame 轉字符串
轉成字符串，當然也沒問題：
df.to_string()此前，Roman Orac 還曾分享過 5 個他覺得十分好用，但大家可能沒有那么熟悉的 Pandas 技巧。
1、data_range
從外部 API 或數據庫獲取數據時，需要多次指定時間范圍。
Pandas 的 data_range 覆蓋了這一需求。
import pandas as pd
date_from = “2019-01-01”
date_to = “2019-01-12”
date_range = pd.date_range(date_from, date_to, freq=”D”)
print(date_range)freq=“D”/“M”/“Y”，該函數就會分別返回按天、月、年遞增的日期。
2、合并數據
當你有一個名為left的DataFrame：
和名為right的DataFrame：
想通過關鍵字“key”把它們整合到一起：
實現的代碼是：
df_merge = left.merge(right, on = ‘key’, how = ‘left’, indicator = True)3、最近合并（Nearest merge）
在處理股票或者加密貨幣這樣的財務數據時，價格會隨著實際交易變化。
針對這樣的數據，Pandas提供了一個好用的功能，merge_asof。
該功能可以通過最近的key（比如時間戳）合并DataFrame。
舉個例子，你有一個存儲報價信息的DataFrame。
還有一個存儲交易信息的DataFrame。
現在，你需要把兩個DataFrame中對應的信息合并起來。
最新報價和交易之間可能有10毫秒的延遲，或者沒有報價，在進行合并時，就可以用上 merge_asof。
pd.merge_asof(trades, quotes, on=”timestamp”, by=’ticker’, tolerance=pd.Timedelta(‘10ms’), direction=‘backward’)4、創建Excel報告
在Pandas中，可以直接用DataFrame創建Excel報告。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=["a", "b", "c"])
report_name = 'example_report.xlsx'
sheet_name = 'Sheet1'
writer = pd.ExcelWriter(report_name, engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)不只是數據，還可以添加圖表。
# define the workbook
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets[sheet_name]
# create a chart line object
chart = workbook.add_chart({'type': 'line'})
# configure the series of the chart from the spreadsheet
# using a list of values instead of category/value formulas:
# [sheetname, first_row, first_col, last_row, last_col]
chart.add_series({
'categories': [sheet_name, 1, 0, 3, 0],
'values': [sheet_name, 1, 1, 3, 1],
})
# configure the chart axes
chart.set_x_axis({'name': 'Index', 'position_axis': 'on_tick'})
chart.set_y_axis({'name': 'Value', 'major_gridlines': {'visible': False}})
# place the chart on the worksheet
worksheet.insert_chart('E2', chart)
# output the excel file
writer.save()注：這里需要 XlsxWriter 庫
5、節省磁盤空間
Pandas在保存數據集時，可以對其進行壓縮，其后以壓縮格式進行讀取。
先搞一個 300MB 的 DataFrame，把它存成 csv。
df = pd.DataFrame(pd.np.random.randn(50000,300))
df.to_csv(‘random_data.csv’, index=False)壓縮一下試試：
df.to_csv(‘random_data.gz’, compression=’gzip’, index=False)文件就變成了136MB。
gzip壓縮文件可以直接讀取：
df = pd.read_csv(‘random_data.gz’)這一份Pandas技巧筆記，暫且說到這里。各位同學都做好筆記了嗎？
Talk is cheap, show me the code。學會了，就用起來吧
— 完 —
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