Python大熊猫数据中对时间的操作

  

熊猫中对时间这个属性的处理有非常非常多的操作。
  

  

而本文对其中一个大家可能比较陌生的方法进行讲解。其他的我会陆续上传。

  

应用情景是这样的:考虑到有一个数据集,数据集中有用户注册账号的时间(年-月-日),如下图格式。

  

 Python大熊猫数据中对时间的操作“> <br/>
  </p>
  <p>如果我们希望对用户账号注册时间转为具体的天数,我们可以用如下代码。</p>
  
  <pre类=   熊猫作为pd导入   td=数据(“user_reg_tm”)   时间=pd.to_datetime (td)   开始=pd.datetime (2016、4、16)   一天=启动时间      

 Python大熊猫数据中对时间的操作

  

最后,把天数插入到原来的表中

        数据['天']=天   
     

 Python大熊猫数据中对时间的操作“> <br/>
  </p>
  <p>下面简单的说一下一个时间的创建一些细节。</p>
  
  <pre类=   日期=pd.Series ([' 2016411 '])   pd.to_datetime(日期)      

这样就创建一个时间为2016-4-11的时间值。

  

这里有个细节,就是字符串里的时间格式,年月日之间如果没有分隔,熊猫会自动用——号分开,如果要自己手动分隔,例如

        日期=pd.Series ([' 2016-4-11 '])      

这也可以,或者用/号。但是注意,只能用,或者/来进行分隔,不可使用别的。

  

有时候我们还需要有时分秒的信息。

        日期=pd。系列([' 2016-4-11 12:12:12 '])      

最后再说下一个问题,上面我获得的天数后我们怎么单独取出“天数”来呢?

  

很简单,用要擦防晒霜来访问。

  

对于系列类型,用data.dt.days

  

对于,Timedelta类型,可以直接访问,即data.days。

  

例如:   

因(“天”)是为数据系列类型的
  

        数据('天'].dt.days      

因为天是Timedelta类型的

  

的一天。天
  

  

更新:时间处理下篇链接点击打开链接

  

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

Python大熊猫数据中对时间的操作