摘要:時間序列,日期格式處理原以為本章是講怎么用處理時間格式,比如提取年月之類的。新增一列日期,不要時分新增兩列年,月,以便后續分析。這個方法太復雜,而且處理時間可能會更長,看下面的簡單方法新增月份年。
時間序列,日期格式處理
原以為本章是講怎么用python處理時間格式,比如提取年月之類的。
但本節寫的是時間格式已經工整后的事,暫時不是我想學的,所以跳過,就沒有寫公式了。
下面的函數時之前谷歌之后學到的,先放上來,書里面的在分割線后面:
--1、把列表中 str 轉為datetime格式:pd.to_datetime這次使用的是trd的數據,對用戶名,產品,姓名做了處理。
要改變df中times的格式
cycle 3576 non-null object
amount 3576 non-null float64
times 3576 non-null object
#修改時間格式 # datetime.strptime(df.times, %Y%m%d) 這行代碼是先測試是否修改成功 df["times"] = pd.to_datetime(df["times"], format="%Y/%m/%d")
更改后
cycle 3576 non-null object
amount 3576 non-null float64
times 3576 non-null datetime64[ns]
*講了asfreq() 和 resample() 的使用方法,但是沒有get到意思,略過。
--2、只取日期,不要時分新增一列date,保留年月日,不要小時和分。
#新增一列日期,不要時分 df["date"] = pd.to_datetime(df["times"]).dt.normalize() df
新增兩列:年,月,以便后續分析。
(-- 這個方法太復雜,而且處理時間可能會更長,看下面的簡單方法!!!)
#新增月份、年。在月份補齊為兩位數,要先把原來的month改為字符串,再補齊原month,最后循環 df["year"] = [i.year for i in df["date"]] df["month"] = [str(i.month).zfill(2) for i in df["date"]] df
數據處理完成之后,就可以用年月創建透視表了。
畫了一個17年每天交易量的圖,順便引出下一章的內容,畫圖。
df.groupby(["date"])["amount"].count().plot()
把圖刪了,下一章全是講的圖,而且要突出下面的內容。
3、讀取日期中的年、月、日、小時、分、等等等等啊啊啊啊啊啊啊!!!!!這個真的找了好久的方法怎么讀取dataframe中的小時和分,搜索之后全是讀取現在的,妹的,你要現在的有鬼用啊,你的數據里面不是已經有具體的時間了嗎,分析現在的時分干嘛?找了2個小時,翻來覆去都是這些沒用的,越找越暴躁,最后還是在stackoverflow上找到了,感恩
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