python 處理dataframe中的時(shí)間字段方法
在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中，通常會(huì)通過(guò)pandas讀取csv文件，保持成dadaframe格式，然而有時(shí)候需要對(duì)dataframe中的時(shí)間字段進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，比如時(shí)間格式為datetime，那么像一般操作dataframe的方式來(lái)操作時(shí)間字段會(huì)報(bào)錯(cuò)的，所以在使用sklearn庫(kù)進(jìn)行fit和predict的時(shí)候，通常要把時(shí)間字段首先轉(zhuǎn)換為timestamp格式，在fit和predict之后，如果需要matplotlib繪圖的時(shí)候，再把timestamp格式轉(zhuǎn)換為時(shí)間字符串，比如2017-02-01 14:25:14。
下面是我處理過(guò)的一段代碼，希望可以幫到童鞋們！
doc_list1 = []
for i in doc1.iloc[:,1:2].values.tolist(): # 轉(zhuǎn)換成了時(shí)間戳格式
for j in i:
dt = time.strptime(j, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
dt_new = time.mktime(dt)
doc_list1.append(dt_new)
doc_list2 = []
for i in doc_list1:
time_local = time.localtime(i)
dt = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time_local)
dt1 = datetime.datetime.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
doc_list2.append(dt1)
X1 = np.mat(doc_list1).T y1= test_target1001 clf = AdaBoostRegressor(DecisionTreeRegressor(max_depth=5),n_estimators=1000, random_state=rng) clf.fit(X1,y1) yhat1 = clf.predict(X1)
補(bǔ)充一下：如果value不是datetime格式還需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換
value = result.iloc[:,1]
list = []
for i in value:
print(type(i.to_pydatetime().timetuple()),i)
list.append(time.mktime(i.to_datetime().timetuple()))
print(list)
以上這篇python 處理dataframe中的時(shí)間字段方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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