MongoDBで、日付の期間を指定して検索する方法 · DQNEO日記
RDBMSの場合 SELECT * FROM userlog WHERE timestamp BETWEEN '2011-11-01' AND '2011-11-02' ORDER BY timestamp; Mongo Shellの場合 var query = { "timestamp" : { "$gte" : ISODate("2011-11-01T00:00:00+09:00"), "$lte" : ISODate("2011-11-02T00:00:00+09:00") } }; db.userlog.find(query).sort({timestamp:1}); 境界値を含みたくない場合は、"$gt","$lt"と書きます。 var query = { "timestamp" : { "$gt" : ISODate("2011-11-01T00:00:00+09:00"),
python の sqlite3 で datetime 型を扱う方法 - Qiita
pythonの標準ライブラリ sqlite3 でdatetime型を(擬似的に)扱う方法を紹介します。 SQLite3 にはいわゆる日付型(datetime型)は存在しませんが、 Python側から見るとあたかもSQLiteがdatetime型をもっているかのような振る舞いをさせることができます。 とりあえずコード こんなかんじで import sqlite3 import datetime # DBを開く。適合関数・変換関数を有効にする。 conn = sqlite3.connect(':memory:', detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES|sqlite3.PARSE_COLNAMES) # "TIMESTAMP"コンバータ関数 をそのまま ”DATETIME” にも使う sqlite3.dbapi2.converters['DATETIME']
pandasで様々な日付フォーマットを取り扱う - Qiita
新生活応援期間中とのことですので，"pandas"の使い方，特に日付フォーマットについて取り上げたいと思います．「Pythonはデータ分析に強い」という評判がありますが，これは以下のような「定番」パッケージによって実現されています． "pandas" for representing and analyzing data "NumPy" for basic numeriacal computation "SciPy" for scientific computation including statistics "StatsModels" for regression and other statistical analysis "matplotlib" for visualization （以上，"Think Stats" より引用．） pandas は，Seriesオブジェクト(１次元
＠IT Tips：バッチ・ファイル中で日付をファイル名に使用する
バッチファイル中で、数字や時刻などをファイル名として使いたい バッチファイルの中で、日付や時間をベースにしたファイル名のファイルを作成し、そこに結果を保存したいといった場合は意外と多いだろう。 例えば、システムデータやユーザーファイルをバックアップし、バックアップ先のフォルダやファイル名に、その日の日付を反映した名前を付けたいといった場合である。例えば、「systemconfig-20221221」「user1-20230501」などと付ければ、いつバックアップしたかすぐ分かるだろう。 本Tech TIPSでは、バッチファイル内で日付と時刻の情報を取得して、ファイル名やフォルダ名として利用するためのテクニックを紹介する。鍵となるのは「date」「time」という変数の扱い方である。 まずバッチファイルの基本から知りたいなら、Tech TIPS「Windowsのバッチファイルの基本的な使い方
25時表記の時刻データの変換 - Qiita
深夜のテレビ番組などは25時、26時スタートなどの表記をされることがある。 扱っているデータが、日付の文字列と25時表記の時刻で持っていたので、DateTime形式への変換方法をメモしておく。
SQLiteで日付時刻を扱う際のポイント - Qiita
要点 SQLiteでは日付時刻は文字列として格納されるが、日付時刻型があると思って扱った方が楽。 SQLiteは日付時刻をUTCとして保持する。 SQLiteに日付時刻を渡す・取り出す際には関数を使用する。 SQLiteに日付時刻を渡す・取り出す際には時差により補正することができる。 SQLiteでは日付・時刻・日付時刻は単なる文字列として扱われる。SQLiteで格納される日付時刻にはタイムゾーンの概念はなく、すべての日付時刻をUTCとして保持する1。ただし、記録してある日付・時刻・日付時刻を取得する際に、欲しいフォーマットに変換したり時差を考慮したりすることができる。 SQLiteでは日付等は文字列として扱われるが、便宜上「日付時刻型がある」と考えた方が都合がいい2。データベースには日付時刻型として格納し、取り出す際に文字列に変換する。 背景 さくらのレンタルサーバーライトでデータベース
MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 12.7 日付および時間関数
次に、日付関数の使用例を示します。 次のクエリーは、過去 30 日以内の date_col 値を含むすべての行を選択します。 mysql> SELECT something FROM tbl_name -> WHERE DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL 30 DAY) <= date_col; このクエリーは、将来の日付を持つ行も選択します。 通常、日付値が要求される関数では、日付時間値が受け入れられ、時間の部分は無視されます。 通常、時間値が要求される関数では、日付時間値が受け入れられ、日付の部分は無視されます。 現在の日付または時間をそれぞれ返す関数は、クエリー実行の開始時にクエリーごとに 1 回だけ評価されます。 つまり、NOW() などの関数が単一クエリー内で複数回参照されても、常に同じ結果が生成されます。 (設計上、単一クエリーにはストアドプログラム (スト
日付に月単位で加算減算する (relativedelta)
日付に加算・減算する際には、timedelta が使えますが、月の加算はできません。 日付の加算 減算 timedelta | Python Snippets 標準ライブラリではありませんが、日付処理のデファクトスタンダードともいえる python-dateutil モジュールを使用することで月の加算ができる relativedeltaが使えます。 ライブラリをインストールします。 $ pip install python-dateutil .... relativedelta(months=1) とすることで直感的に1ヶ月加算することができます。 >>> import datetime >>> from dateutil.relativedelta import relativedelta >>> datetime.datetime(2016, 12, 1) + relativedelt
dateutil - powerful extensions to datetime — dateutil 3.9.0 documentation
dateutil - powerful extensions to datetime The dateutil module provides powerful extensions to the standard datetime module, available in Python. Installation dateutil can be installed from PyPI using pip (note that the package name is different from the importable name): Download dateutil is available on PyPI https://pypi.org/project/python-dateutil/ The documentation is hosted at: https://dat
[Python] 1ヶ月後や1年後や月初や月末を簡単に求める（python-dateutil） - YoheiM .NET
こんにちは、@yoheiMuneです。 今日はPythonの日付演算で便利なpython-dateutilを使って、1ヶ月後などを簡単に求める方法をブログに書きたいと思います。 目次 python-dateutilとは python-dateutilは、Pythonの日付処理をより簡単に行えるためのライブラリです。いろいろな機能があるのですが今回はその中で、relativedeltaを用いた日付の加減算処理を紹介したいと思います。 Python標準のtimedeltaでも日付の加減算ができるのですが、指定できる引数に限りがあり使いづらい場合があります。 # timedeltaで指定できる内容 # https://docs.python.org/3.5/library/datetime.html class datetime.timedelta(days=0, seconds=0, micr
![[Python] 1ヶ月後や1年後や月初や月末を簡単に求める（python-dateutil） - YoheiM .NET](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/da79d44ac9df8e0ea70956536683a45ca4c0d538/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.yoheim.net%2Fimage%2F166.jpg)
JavaScript による日付・時刻・時間の計算・演算のまとめ - hoge256ブログ
JavaScript でいろいろな日付の計算関係をまとめてみました。前回の日付関係のまとめエントリの JavaScript版です。 日付の単位について 基本的なことですが、一応まとめておきます。 1秒は1000ミリ秒 1分は60秒 1時間は60分 よって 1時間=60分=3600秒=3600000ミリ秒 1日=24時間=1440分=86400秒=86400000ミリ秒 現在時刻の取得 まずは、最もよく使う処理です。 //今日の日時を表示 var date = new Date(); document.write(date.getFullYear() + "-" + (date.getMonth() + 1) + "-" + date.getDate() + " " + date.getHours() + ":" + date.getMinutes() + ":" + date.get
Dateオブジェクト (日付と時刻) | JavaScript プログラミング解説
Dateオブジェクトが扱える範囲は、1970年1月1日の前後273,785年です。よって275755年まで扱えることになります。 オブジェクトの生成 new Date() 引数を指定しないと、現在の日時でDateオブジェクトが生成されます。 new Date( milliseconds ) 1970/1/1 UTCからmillisecondsミリ秒経過した日時と解釈されます。 new Date( year, month, day [, hour, minute, second, millisecond] ) Date - JavaScript | MDN monthは0が起点のため、1月ならば0、12月ならば11のように指定します。 newを省略すると、引数が無視され現在の日時が文字列で返されます。 文字列からの生成 (new Date()) Date.parse( datestring
日付フォーマット yyyy と YYYY の違い - 強火で進め
結論 まず最初に急いでる人向けに結論を先に書いておきます。2つの違いは以下の様に成っています。 yyyy 年(西暦)を出力 YYYY ある年における「最初の木曜日を含む週が、その年の第1週である」というルールで年(西暦)を出力。 例えば 2015/1/1 は木曜日なのでその週の日は日曜日〜土曜日まで全て2015年の第1週という解釈になります。この場合には2014年で有る、 2014/12/28(日曜)〜2014/12/31(水曜) の時でも YYYY では 2015 を返します。 きっかけ Podcast で Rebuild の第73回を聴いていたら日付フォーマットで yyyy ではなく、YYYY を使った為に Twitter の Android クライアントで不具合が出たという話が出てきました。 ※根本的な原因はこのルールでサーバ側が実装されていた為、 Android クライアントで正し
データ構造について – AWSで始めるElasticSearch(4) | DevelopersIO
はじめに @smokeymonkeyです。ここまで「とにかくElasticSearchをAWS上で動かす」ことを中心に調べてきました。ここで一度ElasticSearch自体の構造について整理したいと思います。 ElasticSearchの構造 ElasticSearchは大きく以下のようなデータ構造になっています。 index ... その名の通り索引です。このindexに検索対称のドキュメントを格納します。Indexは複数もつことが出来ます。 type ... 格納するドキュメントを種類によって分別することが出来ます。同じfieldリストを持つdocmentの集合体であり、データベースで言えばテーブルに相似します。 document ... 格納されたドキュメントです。また個々のドキュメントの識別子をidと呼びます。ドキュメントは1つ以上の項目(field)を持ち、データベースで言えば
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https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html
http://blog.yoslab.com/entry/2014/04/24/000317