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Python |使用熊猫处理日期和时间

原文:https://www.geesforgeks.org/python-使用日期和时间工作-pandas/

在处理数据时，遇到时间序列数据是非常常见的。熊猫是处理时间序列数据的非常有用的工具。

熊猫提供了一套不同的工具，我们可以用它来完成所有关于日期时间数据的必要任务。让我们试着用下面讨论的例子来理解。

代码#1: 创建日期数据框

蟒蛇 3

import pandas as pd

# Create dates dataframe with frequency 
data = pd.date_range('1/1/2011', periods = 10, freq ='H')

data

输出:

代码#2: 创建日期范围并显示基本特征

蟒蛇 3

# Create date and time with dataframe
data = pd.date_range('1/1/2011', periods = 10, freq ='H')

x = datetime.now()
x.month, x.year

输出:

(9, 2018)

Datetime 特征可以分为两类。一段时间内的第一个时刻，以及特定时期后的第二个时刻。这些特性对于理解数据中的模式非常有用。

将给定日期划分为特征–

熊猫。Series.dt.year 返回日期时间的年份。 熊猫。返回日期时间的月份。 熊猫。Series.dt.day 返回日期时间的当天。 大熊猫。Series.dt.hour 返回日期时间的小时。 大熊猫。Series.dt.minute 返回日期时间的分钟。 在此引用中的所有日期时间属性。

代码#3: 将日期和时间分割成单独的特征

蟒蛇 3

# Create date and time with dataframe
rng = pd.DataFrame()
rng['date'] = pd.date_range('1/1/2011', periods = 72, freq ='H')

# Print the dates in dd-mm-yy format
rng[:5]

# Create features for year, month, day, hour, and minute
rng['year'] = rng['date'].dt.year
rng['month'] = rng['date'].dt.month
rng['day'] = rng['date'].dt.day
rng['hour'] = rng['date'].dt.hour
rng['minute'] = rng['date'].dt.minute

# Print the dates divided into features
rng.head(3)

输出:

代码#4: 要获取当前时间，使用 Timestamp.now()然后将 Timestamp 转换为 datetime，直接访问年、月或日。

蟒蛇 3

# Input present datetime using Timestamp
t = pandas.tslib.Timestamp.now()
t

Timestamp('2018-09-18 17:18:49.101496')

蟒蛇 3

# Convert timestamp to datetime
t.to_datetime()

datetime.datetime(2018, 9, 18, 17, 18, 49, 101496)

蟒蛇 3

# Directly access and print the features
t.year
t.month
t.day
t.hour
t.minute
t.second

2018
8
25
15
53

让我们在一个真实的数据集上分析这个问题。

蟒蛇 3

import pandas as pd

url = 'http://bit.ly/uforeports'

# read csv file
df = pd.read_csv(url)          
df.head()

输出:

蟒蛇 3

# Convert the Time column to datetime format
df['Time'] = pd.to_datetime(df.Time)

df.head()

蟒蛇 3

# shows the type of each column data
df.dtypes

City                       object
Colors Reported            object
Shape Reported             object
State                      object
Time               datetime64[ns]
dtype: object

蟒蛇 3

# Get hour detail from time data
df.Time.dt.hour.head()

0    22
1    20
2    14
3    13
4    19
Name: Time, dtype: int64

蟒蛇 3

# Get name of each date
df.Time.dt.weekday_name.head()

0     Sunday
1     Monday
2     Sunday
3     Monday
4    Tuesday
Name: Time, dtype: object

蟒蛇 3

# Get ordinal day of the year
df.Time.dt.dayofyear.head()

0    152
1    181
2     46
3    152
4    108
Name: Time, dtype: int64
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