锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

Python使用Pandas处理日期和时间

IT知识Python日期和时间

在处理数据时, 通常会遇到时间序列数据。Pandas在处理时间序列数据时是非常有用的工具。
Pandas提供了一套不同的工具, 通过这些工具, 我们可以对日期时间数据执行所有必要的任务。让我们尝试通过下面讨论的示例来理解。
代码1：创建日期数据框

import pandas as pd# Create dates dataframe with frequency data = https://www.lsbin.com/pd.date_range('1/1/2011' , periods = 10 , freq = 'H' )data

输出如下：
Python使用Pandas处理日期和时间

文章图片
代码2：创建日期范围并显示基本功能
# Create date and time with dataframe data = https://www.lsbin.com/pd.date_range('1/1/2011' , periods = 10 , freq = 'H' )x = datetime.now() x.month, x.year

输出如下：
(9, 2018)

约会时间
Datetime特性可以分为两类。第一个时间点是在一个时间段内，第二个时间点是在一个特定时间段之后。这些特性对于理解数据中的模式非常有用。
将给定日期划分为功能-
panda.series.dt.year返回日期时间的年份。
pandas.Series.dt.month返回日期时间的月份。
pandas.Series.dt.day返回日期时间的日期。
pandas.Series.dt.hour返回日期时间的小时。
pandas.Series.dt.minute返回日期时间的分钟。
推荐全部数据时间来自的属性这里.
代码3：将数据和时间分解为单独的功能
# Create date and time with dataframe rng = pd.DataFrame() rng[ 'date' ] = pd.date_range( '1/1/2011' , periods = 72 , freq = 'H' )# Print the dates in dd-mm-yy format rng[: 5 ]# Create features for year, month, day, hour, and minute rng[ 'year' ] = rng[ 'date' ].dt.year rng[ 'month' ] = rng[ 'date' ].dt.month rng[ 'day' ] = rng[ 'date' ].dt.day rng[ 'hour' ] = rng[ 'date' ].dt.hour rng[ 'minute' ] = rng[ 'date' ].dt.minute# Print the dates divided into features rng.head( 3 )

输出如下：
Python使用Pandas处理日期和时间

文章图片
代码4：
要获取当前时间, 请使用Timestamp.now(), 然后将时间戳转换为日期时间, 并直接访问年, 月或日。
# Input present datetime using Timestamp t = pandas.tslib.Timestamp.now() t

Timestamp('2018-09-18 17:18:49.101496')

# Convert timestamp to datetime t.to_datetime()

datetime.datetime(2018, 9, 18, 17, 18, 49, 101496)

# Directly access and print the features t.year t.month t.day t.hour t.minute t.second

2018 8 25 15 53

让我们在真实数据集uforeports上分析此问题。
import pandas as pdurl = 'http://bit.ly/uforeports'# read csv file df = pd.read_csv(url) df.head()

输出如下：
Python使用Pandas处理日期和时间

文章图片
# Convert the Time column to datatime format df[ 'Time' ] = pd.to_datetime(df.Time)df.head()

Python使用Pandas处理日期和时间

文章图片
# shows the type of each column data df.dtypes

Cityobject Colors Reportedobject Shape Reportedobject Stateobject Timedatetime64[ns] dtype: object

# Get hour detail from time data df.Time.dt.hour.head()

022 120 214 313 419 Name: Time, dtype: int64

# Get name of each date df.Time.dt.weekday_name.head()

0Sunday 1Monday 2Sunday 3Monday 4Tuesday Name: Time, dtype: object

# Get ordinal day of the year df.Time.dt.dayofyear.head()

0152 1181 246 3152 4108 Name: Time, dtype: int64

【Python使用Pandas处理日期和时间】首先, 你的面试准备可通过以下方式增强你的数据结构概念：Python DS课程。

    推荐阅读


    上一篇：如何在JavaScript中创建二维数组（）

    下一篇：SASS如何使用占位符选择器（用法示例）