pandas处理时间和日期类型数据

最新推荐文章于 2024-11-15 08:11:16 发布

原创

最新推荐文章于 2024-11-15 08:11:16 发布 · 7.1k 阅读

7 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#pandas

该博客介绍了如何使用pandas将数据集中的object类型时间数据转换为datetime类型，通过查看时间属性，发现数据涵盖了多种时间单位。进一步，文章演示了如何查看特定月份的数据量以及计算两个时间点之间的差距，结果显示为Timedelta类型。

导入一个时间相关的数据集

import numpy as np
import pandas as pd

## importing a dataset
url="http://mlr.cs.umass.edu/ml/machine-learning-databases/event-detection/CalIt2.data"
data = pd.read_csv(url, header = None)

查看数据的属性

>>> data.head(3)
   0         1         2  3
0  7  07/24/

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Icy_D

关注关注

0
点赞
踩
7

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Python数据分析-pandas基础-3-时间类型操作

weixin_44020827的博客

11-25

959

Timestamp 时间戳 Timedelta 时间差 Period 时间段 1.时间戳（1）创建 pd.Timestamp(2021,11,25,18,39,10) > Timestamp('2021-11-25 18:39:10') pd.to_datetime('2021-11-25') >Timestamp('2021-11-25 00:00:00') （2）属性 year month day hour ..

Pandas 中的日期时间处理：深入理解与实战（五）

小高~的博客

08-27

1502

在 Pandas 中，日期时间数据的处理和分析功能非常强大。无论是基本的时间对象创建、转换，还是复杂的时间序列操作，Pandas 都能提供便捷高效的解决方案。随着时间序列数据在金融、气象、交通等领域的广泛应用，深入掌握 Pandas 的时间数据处理技巧将大大提升数据分析的效率和准确性。希望本文能帮助大家更好地掌握 Pandas 中的日期时间处理。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

pandas 处理日期数据列

Allocator的优快云博客

03-20

664

文章目录原始数据类型经常会遇到数据里面有时间相关的列, 时间列对于特征的构建非常重要, 下面主要总结一下时间列数据的处理. 原始数据类型如下所示的DataFrame 查看此列(Series.dtype)的取值类型和直接查看元素类型 print(user_data['评论时间'].dtype) print(type(user_data['评论时间'][0])) 结果: object <class 'str'> 此列本质上是日期的字符串形式, 所以dtype是 object 单个元素类型是

pandas时间类型数据处理,dt模块

m0_52118763的博客

10-24

5379

1.时间序列的处理如果读入的时间列数据是string类型，我们可以先进行时间序列的转换 df['login_time'] = pd.to_datetime(df['login_time']) 这样处理后可以使用dt模块，如果需要添加日期对应的周数或者月份比如添加星期 df['daynameofweek'] = df['login_time'].dt.day_name() ...

Pandas之datetime数据基础详解。

weixin_63003502的博客

11-08

4166

pandas之datetime详解。

Pandas处理日期数据

qq_55342245的博客

11-30

4811

Pandas处理日期数据依据前缀查询方便的获取周、月、季度date_range() 函数连续日期 (连续日历日)中间隔一天工作日每月的第一天每月的最后一天季度末freq参数表 Pandas时间官网文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html Pandas日期处理，可以将2018-01-01、1/1/2018等多种日期格式映射成统一的格式对象，在该对象上提供强大的功能支持。几个概念： .to_datet

pandas 对日期类型数据的处理方法详解

09-18

这些函数和方法的组合使用，大大增强了pandas处理日期时间数据的能力。综上所述，pandas库在处理日期类型数据方面提供了非常强大的功能，从基础的数据类型转换到复杂的日期时间计算，都可以在pandas中找到对应的...

精选资源

python中pandas处理日期时间

06-26

在Python的Pandas库中，处理日期和时间数据是一项核心任务，尤其对于数据分析和数据科学项目来说至关重要。Pandas提供了一系列强大的工具来帮助我们轻松地读取、操作和分析日期时间数据。首先，我们可以通过`pd....

python pandas 时间日期的处理实现

09-18

首先，为了在Pandas中处理时间日期，我们需要将数据集中的时间日期字符串转换成Pandas可以识别的datetime类型。这可以通过使用pd.to_datetime()函数来完成。转换后，我们可以利用datetime类型来进行各种日期和时间的...

【Pandas】Pandas的时间与日期

热门推荐

探索世界，改变世界

09-18

1万+

注意：重要且关键章节已标星目录概述时间戳与时间跨度转换为时间戳提供格式参数（指定时间格式）* 从多个DataFrame列组装日期时间无效数据纪元时间戳从时间戳到纪元使用origin参数生成时间戳范围自定义频率范围时间戳限制索引部分字符串索引切片与精确匹配精确索引截断和花式索引时间/日期组件 DateOffset对象（时...

Pandas DateTime 超强总结

npm_run_dev__的博客

09-21

603

虽然我们可以使用 resample() 方法进行上采样和下采样，但我们将重点介绍如何使用它来执行下采样，这会降低时间序列数据的频率——例如，将每小时的时间序列数据转换为每日或每日时间序列数据到每月。让我们看一下 DataFrame 的内容。week 的数据类型是 DatetimeIndex 对象，一周中的每个日期都是 Timestamp 的一个实例。此外，我们可以让 pandas 的 read_csv() 方法将某些列解析为 DataTime 对象，这比使用 to_datetime() 方法更直接。

最全的Pandas 日期处理超强总结！

cainiao_python的博客

10-22

4455

对于 Pandas 来说，可以处理众多的数据类型，其中最有趣和最重要的数据类型之一就是时间序列数据。时间序列数据无处不在，它在各个行业都有很多应用。患者健康指标、股票价格变化、天气记录、经济指标、服务器、网络、传感器和应用程序性能监控都是时间序列数据的应用方向我们可以将时间序列数据定义为在不同时间间隔获得并按时间顺序排列的数据点的集合Pandas 基本上是为分析金融时间序列数据而开发的，并为处理时...

Pandas日期时间类型

qq_55461119的博客

05-05

2313

Pandas关于日期时间的数据有如下几种数据类型TimeDelta64 两列时间的差值 → TimeDeltaIndexDatetime64 一列时间数据 →DatetimeIndexTimeStamp 时间戳就是一个时间点如果数据中包含了日期时间的数据, 并且后续计算/数据的处理需要用到日期时间类型数据的特性需要把他转换成日期时间类型pd.to_datetime(一列数据)pd.read_csv(parse_dates= [列名/序号]) 加载的时候直接进行转换。

pandas时间数据的处理

qq_34786604的博客

09-22

1840

pandas timedelta timeindex 时区转换时间的计算

【Pandas入门教程】如何轻松处理时间序列数据

代码改变世界

12-25

1228

【Pandas入门教程】如何轻松处理时间序列数据

pandas时间处理

qh075的博客

10-02

7090

rng = pd.period_range('1/1/2000','6/30/2000',freq='M') #创建从2001-01-01到2000-06-30所有月份的Period。data.loc[:,'入住年月']=data['入住日期'].apply(lambda x:datetime.strftime(x,"%Y-%m"))data.loc[:,'入住年月2']= data['入住日期'].dt.to_period('M')data['入住日期'].dt.month #获取月份。

Pandas 数据类型