数据科学第 3 章 12 处理时间序列，小时、分

Atom 发布于2019-07-31 11:19 / 1851人阅读

摘要：时间序列，日期格式处理原以为本章是讲怎么用处理时间格式，比如提取年月之类的。新增一列日期，不要时分新增两列年，月，以便后续分析。这个方法太复杂，而且处理时间可能会更长，看下面的简单方法新增月份年。

时间序列，日期格式处理

原以为本章是讲怎么用python处理时间格式，比如提取年月之类的。
但本节写的是时间格式已经工整后的事，暂时不是我想学的，所以跳过，就没有写公式了。

下面的函数时之前谷歌之后学到的，先放上来，书里面的在分割线后面：

--1、把列表中 str 转为datetime格式：pd.to_datetime

这次使用的是trd的数据，对用户名，产品，姓名做了处理。
要改变df中times的格式
cycle 3576 non-null object
amount 3576 non-null float64
times 3576 non-null object

#修改时间格式
# datetime.strptime(df.times, %Y%m%d)  这行代码是先测试是否修改成功
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]

*讲了asfreq() 和 resample() 的使用方法，但是没有get到意思，略过。

--2、只取日期，不要时分

新增一列date，保留年月日，不要小时和分。

#新增一列日期，不要时分
df["date"] = pd.to_datetime(df["times"]).dt.normalize()
df

新增两列：年，月，以便后续分析。
（-- 这个方法太复杂，而且处理时间可能会更长，看下面的简单方法！！！）

#新增月份、年。在月份补齐为两位数，要先把原来的month改为字符串，再补齐原month，最后循环
df["year"] = [i.year for i in df["date"]]
df["month"] = [str(i.month).zfill(2) for i in df["date"]]
df

数据处理完成之后，就可以用年月创建透视表了。

画了一个17年每天交易量的图，顺便引出下一章的内容，画图。

df.groupby(["date"])["amount"].count().plot()

把图删了，下一章全是讲的图，而且要突出下面的内容。

3、读取日期中的年、月、日、小时、分、等等等等

啊啊啊啊啊啊啊！！！！！这个真的找了好久的方法怎么读取dataframe中的小时和分，搜索之后全是读取现在的，妹的，你要现在的有鬼用啊，你的数据里面不是已经有具体的时间了吗，分析现在的时分干嘛？找了2个小时，翻来覆去都是这些没用的，越找越暴躁，最后还是在stackoverflow上找到了，感恩

服务器托管私有云明解c语言第9章 js 数据分页处理 html 12小时第二部分

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