提取出日期数据中的年月日周数据
在数据分析任务中经常会遇到时间数据（比如20190825或者2019-08-25）那么该如何对数据中的年月日进行分离呢？
如下例子：
提取出数据中该日期在该年的第几周
对于这个问题，我们可以采用pandas的第三方函数进行提取
例如提取出每个月含有多少天：
附录：pandas常用的日期处理函数
例如语句：
example['days_in_month'] = pd.to_datetime(example['date_time']).dt.days_in_month
在使用常用时间内的函数实现功能时只需要将dt后的api更换即可。
常用时间
| 类别 | 解释 |
|---|---|
| year | 年 |
| month | 月 |
| day | 日 |
| hour | 时 |
| minute | 分钟 |
| second | 秒 |
| microsecond | 微秒 |
| nanosecond | 纳秒 |
| date | 返回日期 |
| time | 返回时间 |
| dayofyear | 年序日 |
| weekofyear | 年序周 |
| week | 周 |
| dayofweek | 周中的第几天，Monday=0, Sunday=6 |
| weekday | 周中的第几天，Monday=0, Sunday=6 |
| weekday_name | 周中的星期几，ex: Friday |
| quarter | 季度 |
| days_in_month | 一个月中有多少天 |
| is_month_start | 是否月初第一天 |
| is_month_end | 是否月末最后一天 |
| is_quarter_start | 是否季度的最开始 |
| is_quarter_end | 是否季度的最后一个 |
| is_year_start | 是否年初第一天 |
| is_year_end | 是否年末第一天 |
某一时间点，往前往后加一段时间
该部分api几乎没有使用过，而且使用频率比较低，如果以后需要用到，会再做更新。
| 类别 | 解释 |
|---|---|
| BDay | 工作日 |
| CDay | 自定义日期 |
| Week | 周 |
| WeekOfMonth | 月中的第几周 |
| LastWeekOfMonth | 月中的最后一周 |
| MonthEnd | 日历上月末 |
| MonthBegin | 日历上月初 |
| BMonthEnd | 工作月初 |
| BMonthBegin | 月开始营业 |
| CBMonthEnd | 自定义月末 |
| CBMonthBegin | 自定义月初 |
| QuarterEnd | 日历季末 |
| QuarterBegin | 日历季初 |
| BQuarterEnd | 工作季末 |
| BQuarterBegin | 工作季初 |
| FY5253Quarter | retail (aka 52-53 week) quarter |
| YearEnd | 日历年末 |
| YearBegin | 日历年初 |
| BYearEnd | 工作年末 |
| BYearBegin | 工作年初 |
| FY5253 | retail (aka 52-53 week) year |
| BusinessHour | 工作小时 |
| CustomBusinessHour | 自定义小时 |
| Hour | 小时 |
| Minute | 分钟 |
| Second | 秒 |
