平常用到的一些資料檔案，經常以時間命名，如「170128.csv」、「170328.csv」等，但是我們想分析一段時間的資料時就需要按照時間選取檔案，這時候按170128的數值直接加減並不合適，因為沒有170150這類的時間，因此需要按時間戳的加減來選擇，時間戳的形式一般為「1/6/17」、「17-01-06」等，與我們存資料的格式不同，因此，我們需要完成時間戳與時間字串之間的轉換。
下面以python為例來說明（其他軟體讀取檔案的思想類似，只是採用的函式不同）：
1、起止時間為字串：
#檔案按年、月分資料夾儲存檔案，如170128.csv檔案的路徑為...\2017\1\170128.csv
#讀取檔案後將所有csv檔案拼接
import pandas as pd
from datetime import datetime
import os
startday='170106'#起始時間
endday='170207'#終止時間
start=datetime.strptime(startday,'%y%m%d')#轉換為datetime格式的時間戳
end=datetime.strptime(endday,'%y%m%d')
frame=pd.dataframe()
for year in range(start.year,end.year+1):
for month in range(start.month,end.month+1):
pathname= os.path.join(u'z:\data',item_num,car_num,str(year),str(month))#資料夾路徑名稱
filenames=os.listdir(pathname) #遍歷資料夾，得到該資料夾下的檔案及子資料夾名字
for i in filenames:
if (datetime.strptime(i[11:17],'%y%m%d')-start).days>=0 and (datetime.strptime(i[11:17],'%y%m%d')-end).days<=0: #選取起止時間段內的檔案
filepath=os.path.join(pathname,i)#得到檔案的路徑
f=pd.read_csv(filepath,skiprows=1,encoding="gbk",engine='python')#讀取csv檔案
frame=pd.concat([frame,f])
2、起止時間為datetime：
import pandas as pd
from datetime import datetime
import os
startday=datetime(2017,1,6,0,0,0)#起始時間
endday=datetime(2017,2,7,0,0,0)#終止時間#
frame=pd.dataframe()
for year in range(startday.year,endday.year+1):
for month in range(startday.month,endday.month+1):
pathname= os.path.join(u'z:\data',str(year),str(month))
filenames=os.listdir(pathname)
for i in filenames:
if datetime.strptime(i[11:17],'%y%m%d')>=startday and datetime.strptime(i[11:17],'%y%m%d')<=endday:
filepath=os.path.join(pathname,i)
f=pd.read_csv(filepath,skiprows=1,encoding="gbk",engine='python')#讀取csv檔案
frame=pd.concat([frame,f])
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function search path string filename string ball boolean false string varsearchrec tsearchrec begin if findfirst path faanyfile,searchrec 0 then begin...