<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
這次介紹日期資料處理。
用python中的方法對日期資料進行處理, 我們可以獲取很多有用的資訊, 比如年月日,星期,周次,季度等, 這裡分享工作和資料競賽30餘種常用的轉換方法。
用pandas的read_excel()方法讀取excel表資料,將表格中"日期"列轉日期格式
import pandas as pd import numpy as np import datetime df = pd.read_excel('./日期問題.xlsx') # 將日期列轉成日期格式 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
dt模組可輕鬆獲取日期基本屬性
# 轉年月日格式(字串文字) df['年月日'] = df['日期'].apply(lambda x: x.strftime('%Y%m%d')) df['年']=df['日期'].dt.year df['季度']=df['日期'].dt.quarter df['月']=df['日期'].dt.month df['日']=df['日期'].dt.day df['星期幾']=df['日期'].dt.dayofweek df['周次']=df['日期'].dt.week df['時']=df['日期'].dt.hour df['分']=df['日期'].dt.minute df['秒']=df['日期'].dt.second
通過對天, 時,分的四則運算將日期轉為序列數值資料
df['一年中的第幾天']=df['日期'].dt.dayofyear df['一天中的第幾分鐘']=df['日期'].apply(lambda x: x.minute + x.hour*60) df['一天中的第幾個10分鐘'] = df['時'] * 6 + df['分'] // 10 df['數值'] = df["日期"].values.astype(np.int64) // 10 ** 9 # 轉年月(數值) df['年月'] = df['日期'].dt.year * 100 + df['日期'].dt.month
apply() 和lambda()方法使用. python中2個強大的高階函數.
df['是否閏年'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_leap_year) # 是否閏年 df['是否月初'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_month_start) # 是否月初 df['是否月末'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_month_end) # 月末 df['是否季節初'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_quarter_start) # 季度初 df['是否季節末'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_quarter_end) # 季度末 df['是否年初'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_year_start) # 年初 df['是否年尾'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_year_end) # 年內末 df['是否週末'] = df['日期'].apply(lambda x: True if x.dayofweek in [5, 6] else False) # 是否週末 df.loc[((df['時'] >= 8) & (df['時'] < 22)), '是否營業時間'] = True
構造字典, 用map方法進行替換.
period_dict ={ 23: '深夜', 0: '深夜', 1: '深夜', 2: '凌晨', 3: '凌晨', 4: '凌晨', 5: '早晨', 6: '早晨', 7: '早晨', 8: '上午', 9: '上午', 10: '上午', 11: '上午', 12: '中午', 13: '中午', 14: '下午', 15: '下午', 16: '下午', 17: '下午', 18: '傍晚', 19: '晚上', 20: '晚上', 21: '晚上', 22: '晚上', } df['時間段']=df['時'].map(period_dict) # 一年中的哪個季度 season_dict = { 1: '春季', 2: '春季', 3: '春季', 4: '夏季', 5: '夏季', 6: '夏季', 7: '秋季', 8: '秋季', 9: '秋季', 10: '冬季', 11: '冬季', 12: '冬季', } df['季節']=df['月'].map(season_dict)
python中的getattr()方法
time_features = ['year', 'month', 'quarter', 'week', 'day', 'dayofweek', 'dayofyear'] dtype = np.int16 for time_feature in time_features: df[time_feature] = getattr(df['日期'].dt, time_feature).astype(dtype)
日期與一指定日期或者今天日期相比, 計算間隔天數
# 設定初始的時間 base_time = datetime.datetime.strptime('2021-06-01', '%Y-%m-%d') # 計算時間差 df['時間差'] = df['日期'].apply(lambda x: x-base_time).dt.days # 距離今天天數 df['間隔天數'] = list(map(lambda x: x.days, pd.to_datetime('today') - df['日期']))
import time from datetime import datetime, date, timedelta # 當前日期 now_date = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) print("now_date: {}".format(now_date)) # 當前時間的年月日 year = datetime.now().year month = datetime.now().month day = datetime.now().day print(f"year: {year}, month: {month}, day: {day}") # 昨天 month_yesterday = (date.today() + timedelta(days=-1)).month day_yesterday = (date.today() + timedelta(days=-1)).day print(f"month_yesterday: {month_yesterday}, day_yesterday: {day_yesterday}")
輸出結果:
now_date: 2022-06-01 11:22:11
year: 2022, month: 6, day: 1
month_yesterday: 5, day_yesterday: 31
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