日期处理器
执行与日期有关的操作。
通过日期处理器，您可以对与日期、时间和时间戳相关的字段应用各种功能。可用函数可用于计算、清理、修改或转换日期。
使用
日期处理器需要一个输入流，只能生成一个输出流。
属性
配置为按日期工作的属性。
| 属性 | 配置 |
|---|---|
| 函数名称 |
|
| 要处理的字段 |
在列表中选择要应用函数的字段。 提示注释如果要同时对多个字段应用同一函数，请单击
 打开对话框图标，打开树形视图，可以选择多个字段。 |
| 创建新字段 | 启用此选项可在应用函数后创建新字段。如果不启用此选项，则将保留并修改现有字段。 |
| 重命名新字段 | 为新创建的字段指定自定义名称。 |
要重新命名处理器或编辑其描述，请单击属性面板中处理器名称旁边的
编辑图标。
有关如何使用日期的其他信息
通常所说的日期有三种不同的格式：
-
时间，标志着一天的时间
-
日期，标志着一个特定的日子
-
时间戳，由日期和时间组成
在大多数情况下，日期是在数据流中自动识别的。不过，在关注以下情况时，您应使用转换为功能之一将日期正确引入系统：
-
您的日期格式无法自动识别。
-
您要根据创建数据流的用户的本地化情况，将它们置于与数据流相同的日期格式中。
-
您要确保它们以特定格式设置。否则，无法识别的日期格式将被设置为空。
限制
-
在某些情况下，由于引擎的限制，日期格式化无法正常工作。这适用于格式化函数和转换为函数。这只会在更新原始输入字段时发生，而不会在创建新字段时发生。
-
由于引擎的限制，当从 Excel 等本机支持日期的格式加载日期时，并不总能设置该日期的格式。
预定义日期格式
本数据表列出了数据流中预定义的不同格式，但手动输入时也支持其他格式。有关手动定义格式的更多信息，请参阅数字和时间格式说明。
| 格式 | 类型 | 示例 |
|---|---|---|
| 年年年年-月月-日日 | 日期 | 1999-03-22 |
| 年年年年月月日日 | 日期 | 19990322 |
| 月/日/年年年年 | 日期 | 3/22/1999 |
| 月/日/年 | 日期 | 3/22/99 |
| 月月/日日/年年 | 日期 | 03/22/99 |
| 月月月 日, 年年年年 | 日期 | Mar 22, 1999 |
| 月月月月 日, 年年年年 | 日期 | March 22, 1999 |
| 年年年年-月月-日日 时时:分分 | 时间戳 | 1999-03-22 05:06 |
| 年年年年-月月-日日 时时:分分:秒秒 | 时间戳 | 1999-03-22 05:06:07 |
| 年年年年-月月-日日T时时:分分 | 时间戳 | 1999-03-22T05:06 |
| 年年年年-月月-日日T时时:分分:秒秒 | 时间戳 | 1999-03-22T05:06:07 |
| 月/日/年年年年 时时:分分 tt | 时间戳 | 3/22/1999 05:06 AM |
| 月/日/年年 时时:分分 tt | 时间戳 | 3/22/99 05:06 AM |
| 月月/日日/年年 时时:分分 tt | 时间戳 | 03/22/99 05:06 AM |
| 月/日/年年年年 时时:分分:秒秒 tt | 时间戳 | 3/22/1999 05:06:07 AM |
| 月/日/年年 时时:分分:秒秒 tt | 时间戳 | 3/22/99 05:06:07 AM |
| 月月/日日/年年 时时:分分:秒秒 tt | 时间戳 | 03/22/99 05:06:07 AM |
| 月月月 日, 年年年年 时:分分:秒秒 tt | 时间戳 | Mar 22, 1999 5:06:07 AM |
| 周周周周, 月月月月 日, 年年年年 时:分分:秒秒 tt | 时间戳 | Monday, March 22, 1999 5:06:07 AM |
| 时时:分分 | 时间 | 05:06 |
| 时时:分分:秒秒 | 时间 | 05:06:07 |
| 时时:分分 tt | 时间 | 05:06 AM |
| 时时:分分:秒秒 tt | 时间 | 05:06:07 AM |
示例：转换和处理日期
该场景展示了如何准备一个包含潜在客户信息的数据集，以训练一个旨在识别哪些潜在客户可能成为客户的 ML 实验。在可用信息中，我们有几个包含日期的字段，如 FirstContactDate 和 TrialDate。
第一步是确保两个日期字段使用通用格式。在 FirstContactDate 和 TrialDate 字段上使用第一个日期处理器和转换为日期函数。这两个字段现在使用相同的“日/月月/年年年年”格式。
使用第二个日期处理器，使用计算日期差异来显示首次联系与开始试用之间的天数。
之后，一个 Fork 处理器将根据结果数据生成第一个输出，而第二个分支将使用第三个日期处理器。有了提取日期部分函数，您就可以只保留 FirstContactDate 字段的年初至今和月份信息，使其更易于读取和在未来的 ML 实验中使用。
经过聚合操作后，就可以运行数据流来训练你的模型了，最终的数据流看起来如下：
示例：计算日期差
本例中用作数据源的数据包含订单参考，包括订单日期和发货日期。
要了解发货所需的延迟时间，您可以使用日期处理器计算下单到发货之间的时间。
在处理器属性中，选择计算日期差异作为函数，日作为时间单位。选择订单日期作为要处理的字段，选择发货日期作为已计算时差的其他字段。输入要创建的新字段的名称，设置目标并运行数据流。
该数据流的目标将包括一列新的列，列中包含发货订单所需的天数，您可以在分析中使用该列。