本篇文章主要讲解在Python中如何将日期和周数进行互相转化

索引基础知识

什么是索引

索引最常用的比喻就是书籍的目录，查询索引就像查询一本书的目录。本质上目录是将书中一小部分内容信息（比如题目）和内容的位置信息（页码）共同构成，而由于信息量小（只有题目），所以我们可以很快找到我们想要的信息片段，再根据页码找到相应的内容。同样索引也是只保留某个域的一部分信息（建立了索引的field的信息），以及对应的文档的位置信息。

gRPC是什么？

gRPC是什么可以用官网的一句话来概括

A high-performance, open-source universal RPC framework

**所谓RPC(remote procedure call 远程过程调用)框架实际是提供了一套机制，使得应用程序之间可以进行通信，而且也遵从server/client模型。使用的时候客户端调用server端提供的接口就像是调用本地的函数一样。**如下图所示就是一个典型的RPC结构图。

在Pandas的实践过程中，我们经常需要将两个DataFrame合并组合在一起再进行处理，比如将不同来源的数据合并在一起，或者将不同日期的DataFrame合并在一起。DataFrame的合并组合从方向上分，大体上分为两种情况：横向的，纵向的。（这个很容易理解吧）

此下篇主要讲解跟时区相关的概念和程序中经常使用的场景，希望通过此文大家可以搞定所有时区相关的编程问题（如果还有不明白的地方，请联系我，我将进一步补充）。

好吧，我承认这有标题党的嫌疑，不过看了那么多文章，的确没有找到一篇让我满意的关于日期和时间处理的详解文章，于是决心自己动手亲写一篇，希望能对得起这个霸气的标题。言归正传，在Python编程中，日期和时间处理是非常繁琐的一块，不仅概念众多，且有很多不同的module, 尤其涉及时区处理的时候会将问题进一步复杂化。本文将对Python在日期和时间处理上进行一步步详细讲解，总共会分为上下两篇，其中时区处理是较为棘手的一块内容，单独拿出来作为下篇。此上篇将主要讲解时间和日期处理中的基本概念，和常用的场景。

Redis相较于其它的数据库虽然简单，但是要熟记所有命令的用法也并非易事。一个简单的技巧是通过要操作的数据类型来将这些命令进行结构化。

在对数据进行处理的时候，分组与聚合是非常常用的操作。在Pandas中此类操作主要是通过groupby函数来完成的。

Pandas的条件过滤是使用非常频繁的技巧，在这一节我们将看到各种不同的过滤技巧，如果读者有其它过滤技巧，也欢迎告诉我。

我们在处理数据问题时，经常会遇到的问题是要将原有数据进行转化，比如在原有 数据的基础上+1操作，或者将原有数据的字符串全部转化为小写字符，更复杂的是 要将原有数据的一部分提取出来使用。这些问题都是数据转化问题，即原有的数据 不能直接使用，而要进一步转化后才能使用。