在Python dataframe中出生日期轉(zhuǎn)化為年齡的實(shí)現(xiàn)方法
我們?cè)谧鰯?shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目或大數(shù)據(jù)競(jìng)賽時(shí)，如果個(gè)體是人的時(shí)候，獲得的數(shù)據(jù)中可能有出生日期的Series，舉個(gè)簡(jiǎn)單例子，比如這樣的一些數(shù)：
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
data = {'birth': ['10/8/00', '7/21/93', '6/14/01', '5/18/99', '1/5/98']}
frame = DataFrame(data)
frame
從數(shù)據(jù)來看，'10/8/00'之類的數(shù)，最左邊的數(shù)表示月份，中間的數(shù)表示日，最后的數(shù)表示年度。
實(shí)際上我們?cè)诜治鰰r(shí)并不需要人的出生日期，而是需要年齡，不同的年齡階段會(huì)有不同的狀態(tài)，比如收入、健康、居住條件等等，且能夠很好地把不同樣本的差異性進(jìn)行大范圍的劃分，而不是像出生日期那樣包含信息量過大且在算法訓(xùn)練時(shí)不好作為有效數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，age是一個(gè)很好地特征工程指示變量。
那如何把上述birth數(shù)據(jù)變?yōu)槟挲gage呢？
在這里用到datetime這個(gè)庫(kù)，如下：
（1）首先把birth轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間格式
frame['birth'] = pd.to_datetime(frame['birth']) frame
（2）獲取當(dāng)前時(shí)間的年份，并減去birth的年份
import datetime as dt now_year =dt.datetime.today().year #當(dāng)前的年份 frame['age']=now_year-frame.birth.dt.year frame
在這里使用了dt.datetime.today().year來獲取當(dāng)前日期的年份，然后將birth數(shù)據(jù)中的年份數(shù)據(jù)提取出來（frame.birth.dt.year），兩者相減就得到需要的年齡數(shù)據(jù)，如下：
有時(shí)候我們可能還會(huì)關(guān)注到人的出生月份與要預(yù)測(cè)變量的關(guān)系，比如人的星座就是很流行的一種以出生月份、日份來評(píng)估其對(duì)人的影響，也可以按這種方法去提取月、日數(shù)據(jù)。
總結(jié)
以上所述是小編給大家介紹的在Python dataframe中出生日期轉(zhuǎn)化為年齡的實(shí)現(xiàn)方法，希望對(duì)大家有所幫助，如果大家有任何疑問請(qǐng)給我留言，小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持！
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