1.时间处理

1.1 字符型转时间型

datetime = pandas.to_datetime(dateString, format)
#dateString：字符型时间列
#format：时间格式（如下表）

属性	注释
%Y	年
%m	月
%d	日
%H	时
%M	分
%S	秒

1.2 时间格式化

将时间型数据，按照指定格式，转为字符型数据。

dateTimeFormat = datetime.dt.strftime(format)

1.3 时间属性抽取

指从日期格式里面，抽取出部分属性。

datetime.dt.property
#datetime：数据框中时间列的列名
#property：下表属性

属性	注释
second	1-60：秒，从1开始到60
minute	1-60：分，从1开始到60
hour	1-24：时，从1开始到24
day	1-31：一个月中到第几天，从1开始，最大31
month	1-12：月，从1开始到12
year	年
weekday	1-7：一周中到第几天，从1开始到7

import pandas
data = pandas.read_csv(
    '/users/bakufu/desktop/4.16/data.csv',
    encoding = 'utf-8'        
)
Out[4]: 
           电话         注册时间   是否微信
0      166412894295   2011/1/1    否
1      166416795207   2011/1/1    否
2      166423353436   2011/1/1    是
3      166424978309   2011/1/1    是
4      166450811715   2011/1/1    否
5      166450811771   2011/1/1    否
6      166450811789   2011/1/1    是
7      166450811792   2011/1/1    是

data['时间'] = pandas.to_datetime(
    data.注册时间,
    format='%Y/%m/%d'        
)
Out[6]: 
         电话          注册时间  是否微信    时间
0      166412894295   2011/1/1    否 2011-01-01
1      166416795207   2011/1/1    否 2011-01-01
2      166423353436   2011/1/1    是 2011-01-01
3      166424978309   2011/1/1    是 2011-01-01
4      166450811715   2011/1/1    否 2011-01-01
5      166450811771   2011/1/1    否 2011-01-01
6      166450811789   2011/1/1    是 2011-01-01
7      166450811792   2011/1/1    是 2011-01-01

data['格式化时间'] = data.时间.dt.strftime('%Y-%m-%d')
Out[8]: 
         电话       注册时间 是否微信     时间       格式化时间
0      166412894295   2011/1/1    否 2011-01-01  2011-01-01
1      166416795207   2011/1/1    否 2011-01-01  2011-01-01
2      166423353436   2011/1/1    是 2011-01-01  2011-01-01
3      166424978309   2011/1/1    是 2011-01-01  2011-01-01
4      166450811715   2011/1/1    否 2011-01-01  2011-01-01
5      166450811771   2011/1/1    否 2011-01-01  2011-01-01
6      166450811789   2011/1/1    是 2011-01-01  2011-01-01
7      166450811792   2011/1/1    是 2011-01-01  2011-01-01

data['时间.年'] = data['时间'].dt.year
data['时间.月'] = data['时间'].dt.month
data['时间.周'] = data['时间'].dt.weekday
data['时间.日'] = data['时间'].dt.day
data['时间.时'] = data['时间'].dt.hour
data['时间.分'] = data['时间'].dt.minute
data['时间.秒'] = data['时间'].dt.second

屏幕快照 2018-07-04 06.06.38.png

2.时间抽取

指根据一定条件，对时间格式的数据进行抽取
根据索引抽取。

2.1 根据索引抽取

#抽取一段连续时间
DataFrame.ix[start:end]

#抽取时间点，多个时间点整理成时间点数组
DataFrame.ix[dates]

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas

data = pandas.read_csv(
    '/users/bakufu/desktop/4.17/data.csv',
    encoding='utf-8'
)

屏幕快照 2018-07-05 05.54.35.png

#把时间列设置为索引列
dateparse = lambda dates: pandas.datetime.strptime(
    dates, '%Y%m%d'
)
#lambda表达式，会传入每一列数据

data = pandas.read_csv(
    '/users/bakufu/desktop/4.17/data.csv',
    encoding='utf-8',
    
    #指定哪些列是时间格式的列
    parse_dates=['date'],
    
    #指定使用哪个方法处理时间格式的数据，上面已经定义
    date_parser=dateparse,  

    #指定哪一列作为数据框的索引  
    index_col='date'  
)

屏幕快照 2018-07-05 06.00.46.png

#根据索引进行抽取
import datetime

#生成两个时间点数组
dt1 = datetime.date(year=2016, month=2, day=1);
Out[4]: datetime.date(2016, 2, 1)

dt2 = datetime.date(year=2016, month=2, day=5);
Out[5]: datetime.date(2016, 2, 5)

#获取两个时间点内包含的数据
data.ix[dt1: dt2]
Out[6]: 
            value
date             
2016-02-01  11261
2016-02-02   8713
2016-02-03   7299
2016-02-04  10424
2016-02-05  10795

#获取两个时间点对应的数据
data.ix[[dt1,dt2]]

Out[7]: 
            value
date             
2016-02-01  11261
2016-02-05  10795

2.2 根据时间列抽取

DataFrame[condition]

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas
data = pandas.read_csv(
    '/users/bakufu/desktop/4.17/data.csv',
    encoding='utf-8',
    parse_dates=['date'],
    date_parser=dateparse
)

屏幕快照 2018-07-05 06.08.01.png

#时间格式数据比较运算
data[(data.date>=dt1) & (data.date<=dt2)]
Out[12]: 
         date  value
31 2016-02-01  11261
32 2016-02-02   8713
33 2016-02-03   7299
34 2016-02-04  10424
35 2016-02-05  10795