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Pandas中datetime數(shù)據(jù)類型的使用

更新時間：2023年12月28日 16:20:55 作者：小森( ﹡?o?﹡ )

本文主要介紹了Pandas中datetime數(shù)據(jù)類型的使用,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

將pandas中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成datetime

1.to_datetime函數(shù)

Timestamp是pandas用來替換python datetime.datetime的可以使用to_datetime函數(shù)把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Timestamp類型

import pandas as pd
ebola = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Documents\WeChat Files\wxid_mgaxcaeufcpq22\FileStorage\File\2023-12\country_timeseries.csv')
ebola.iloc[:5,:5]

從數(shù)據(jù)中看出 Date列是日期，但通過info查看加載后數(shù)據(jù)為object類型
某些場景下, (比如從csv文件中加載進(jìn)來的數(shù)據(jù)), 日期時間的數(shù)據(jù)會被加載成object類型, 此時需要手動的把這個字段轉(zhuǎn)換成日期時間類型可以通過to_datetime方法把Date列轉(zhuǎn)換為Timestamp,然后創(chuàng)建新列

ebola['date_dt'] = pd.to_datetime(ebola['Date'])
ebola.info()

# 
18  date_dt              122 non-null    datetime64[ns]

2.通過Timestamp創(chuàng)建

d=pd.Timestamp(2023,12,28)
d

# Timestamp('2023-12-28 00:00:00')

3 .通過parse_dates參數(shù)指定

ebola = pd.read_csv('data/country_timeseries.csv',parse_dates=[0])
ebola.info()
# Date列轉(zhuǎn)換為datetime類型

提取日期的各個部分

d = pd.to_datetime('2023-04-20')

# 可以看到得到的數(shù)據(jù)是Timestamp類型，通過Timestamp可以獲取年，月，日等部分
d.year
d.month
d.day

日期運(yùn)算和Timedelta

Ebola數(shù)據(jù)集中的Day列表示一個國家爆發(fā)Ebola疫情的天數(shù)。這一列數(shù)據(jù)可以通過日期運(yùn)算重建該列疫情爆發(fā)的第一天（數(shù)據(jù)集中最早的一天）是2014-03-22。

計算疫情爆發(fā)的天數(shù)時，只需要用每個日期減去這個日期即可

獲取疫情爆發(fā)的第一天 
ebola['Date'].min() 
添加新列 
ebola['outbreak_d'] = ebola['Date']-ebola['Date'].min()
查看數(shù)據(jù) 
ebola[['Date','Day','outbreak_d']].head() ebola[['Date','Day','outbreak_d']].tail()

banks['倒閉的季度'] = banks['Closing Date'].dt.quarter
banks['倒閉的年份'] = banks['Closing Date'].dt.year

.dt.quarter和.dt.year可以獲取當(dāng)前日期的季度和年份

# 類似于這個方法
d=pd.Timestamp(2023,12,30)
d.weekday()

closing_year = banks.groupby(['倒閉的年份'])['Bank Name'].count()
closing_year

# 
2000,2
2001,4
2002,11
2003,3
2004,4
2007,3
2008,25
2009,140
2010,157
2011,92

基于日期數(shù)獲取數(shù)據(jù)子集

先將第一列數(shù)據(jù)處理為datetime類型

tesla = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Documents\WeChat Files\wxid_mgaxcaeufcpq22\FileStorage\File\2023-12\TSLA.csv',parse_dates=[0])
tesla.info()

tesla.loc[(tesla.Date.dt.year==2015) & (tesla.Date.dt.month == 8)]

將索引設(shè)為Date 列，然后可以查詢2015年8月的所有數(shù)據(jù)

tesla.set_index('Date',inplace=True)
tesla['2015-08']

tesla['ref_date'] = tesla['Date']-tesla['Date'].min()
tesla.set_index('ref_date',inplace=True)
tesla.loc['1000 days']

日期范圍

使用date_range函數(shù)來創(chuàng)建連續(xù)的日期范圍

head_range = pd.date_range(start='2014-12-31',end='2015-01-05')
head_range  # 使用date_range函數(shù)創(chuàng)建日期序列時，可以傳入一個參數(shù)freq，默認(rèn)情況下freq取值為D，表示日期范圍內(nèi)的值是逐日遞增的

# 
DatetimeIndex(['2014-12-31', '2015-01-01', '2015-01-02', '2015-01-03',
               '2015-01-04', '2015-01-05'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

包含日期的數(shù)據(jù)集中，并非每一個都包含固定頻率。比如在Ebola數(shù)據(jù)集中，日期并沒有規(guī)律 ebola.iloc[:,:5]

從上面的數(shù)據(jù)中可以看到，缺少2015年1月1日，2014年3月23日，如果想讓日期連續(xù)，可以創(chuàng)建一個日期范圍來為數(shù)據(jù)集重建索引。

在freq傳入?yún)?shù)的基礎(chǔ)上，可以做一些調(diào)整
# 隔一個工作日取一個工作日
pd.date_range('2023-01-01','2023-01-07',freq='2B')
freq傳入的參數(shù)可以傳入多個
#2023年每個月的第一個星期四
pd.date_range('2023-01-01','2023-12-31',freq='WOM-1THU')
#每個月的第三個星期五
pd.date_range('2023-01-01','2023-12-31',freq='WOM-3FRI')

datetime類型案例

加載數(shù)據(jù)
crime = pd.read_csv('data/crime.csv',parse_dates=['REPORTED_DATE'])
查看數(shù)據(jù)
crime.info()
設(shè)置報警時間為索引
crime = crime.set_index('REPORTED_DATE')
crime.head()

crime.loc['2016-05-12']
查看某一段時間的犯罪記錄
crime.loc['2015-3-4':'2016-1-1'].sort_index()
時間段可以包括小時分鐘
crime.loc['2015-3-4 22':'2016-1-1 23:45:00'].sort_index()查詢凌晨兩點到五點的報警記錄
crime.between_time('2:00', '5:00', include_end=False)

查看發(fā)生在某個時刻的犯罪記錄
crime.at_time('5:47')
在按時間段選取數(shù)據(jù)時，可以將時間索引排序，排序之后再選取效率更高
crime_sort = crime.sort_index()
%timeit crime.loc['2015-3-4':'2016-1-1']
%timeit crime_sort.loc['2015-3-4':'2016-1-1']

(%timeit是ipython的魔術(shù)函數(shù),可用于計時特定代碼段)

總結(jié):

Pandas中，datetime64用來表示時間序列類型

時間序列類型的數(shù)據(jù)可以作為行索引，對應(yīng)的數(shù)據(jù)類型是DatetimeIndex類型

datetime64類型可以做差，返回的是Timedelta類型

到此這篇關(guān)于Pandas中datetime數(shù)據(jù)類型的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas datetime數(shù)據(jù)類型內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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