python如何提取数据中的年月_Python数据处理笔记——Pandas时间数据提取处理

最新推荐文章于 2023-06-06 05:44:03 发布

weixin_39600447

最新推荐文章于 2023-06-06 05:44:03 发布

阅读量3.3k

点赞数

文章标签： python如何提取数据中的年月

本文介绍了在Python中使用Pandas处理时间数据的方法，包括提取年月日、时分秒、星期，类型转换，计算距离天数（RFM模型中的R），以及时间索引的创建和使用。通过示例展示了如何查找特定时间段内的数据，以及如何基于时间进行数据切片，强调了时间数据类型的转换和索引唯一性的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

做数据分析时，对于有时间数据的数据来源，在时间维度上的剖析必不可少

比如：

在一天的销售时间内，哪些时间段是高峰

是否与星期有关

RFM模型中的R怎么快速计算距离天数

如何找出某个时间点或时间段的数据

以某订单数据为例

查看时间列，包括日期和时间，从19年到20年，共约4万条数据，

注意类型是datetime

如果类型不是

datetime，则后续无法处理时间数据！

如下新建一列类型不是datetime的时间数据，在提取年份时会出错

如果时间数据不是默认类型时，需要进行类型转换

提取年月日、时分秒、第几周，闰年等

提取星期，其中0表示周一

想转换成中文，可以做如下：

前面内置函数的笔记有讲到

首先构造一个字典，这里就可以用到enumerate这一内置函数

map下即可

查看星期的平均支付金额

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

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

weixin_39600447

关注关注

0
点赞
踩
6

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

Pandas数据分析—对字符串的处理

qq_48081868的博客

08-29

932

9.Pandas对字符串的处理文章目录9.Pandas对字符串的处理前言一、程序演示1.获取Series的str属性，然后使用各种字符串处理函数2.使用str的startwith,contains等bool类Series可以做条件查询3.需要多次str处理的链式操作4.使用正则表达式的处理总结前言笔者最近正在学习Pandas数据分析，将自己的学习笔记做成一套系列文章。本节主要记录Pandas的字符串处理的常用方法使用方法：先获取Series的str属性，然后在属性上调用函数只能在字符串列

数据日期/字符串/高级函数转换处理——Python数据清洗实战笔记(5)

直心I

03-25

654

数据转换数据转换1.日期格式数据处理2. 字符串数据处理3.高级函数数据处理**知识点细致延伸**1.pd.read_csv() 数据转换 1.日期格式数据处理 import numpy as np import pandas as pd #encoding:指定字符集类型;dtype:每列数据的数据类型。 df = pd.read_csv('../data/baby_trade_history....

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

用python进行数据分析：时间戳的处理

Edenn的博客

04-23

3786

python：时间戳处理时间戳时间戳脱敏后的恢复，格式处理数据来自科大讯飞算法营销大赛，处理时间数据的目的是为了探索时间与广告点击率的关系。 1.将脱敏后的时间恢复为正常时间格式时间值的提取以及可视化分析维度一：小时 2.在这里我们选择小时的单位来进行分析探索，提取hour 3.将hour的ge是转化为整数型后，简单探索下hour 4.我们将时间分桶，按时间段来探索数据 ...

chatgpt赋能python：Python从文本中提取年份月份的方法

「虚幻私塾」

06-01

1087

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。

Python得到前面12个月的数据

仲羊的博客

09-29

1633

#Python 实现得到现在时间12个月前的每个月 # 假设现在的时间是2016年9月25日 #得到现在的时间得到now等于2016年9月25日 now = datetime.datetime.now() #得到今年的的时间（年份）得到的today_year等于2016年 today_year = now.year #今年的时间减去1，得到去年的时间。last_year等于2015 last_year = int(now.year) -1 #得到今年的每个月的时间。today_year_mo.

Python 自定义常用方法3 - 取最近几年的年份

ycn2008的专栏

09-29

859

文件中引用类 import time 方法： def nearYears(self,nearNum): return [time.strftime('%Y', time.localtime(time.time() - 3600 * 24 * 365 * num)) for num in range(nearNum)] 参数：nearNum 这是封装在通用类中的，单独使用去掉self参数就可以了。示例： print(nearYears(6)) 输出数组： ['2021', '202.

python 通过输入来获取到指定的年月

weixin_41594000的博客

11-16

1352

python利用time和datetime模块获取当前月份的前N个月和后N个月首先获取当前时间戳，将当前时间戳转化为YYYY 、MM，转化为相应的月份之后再将时间戳转化为月份 import time import datetime def get_YYYYMM(mon): ''' I:mon 0：默认为上个月账期 1：当月账期 ...

Python学习笔记（8-2）：数据分析——数据预处理

jinwei94的博客

12-28

411

本节主要讲解了python数据分析时常用的清洗数据与数据预处理的操作，包括：（1）基于去除重复值、替换特定值、查找并处理缺失值的异常数据处理；（2）基于构建时间对象、运算时间对象、时间对象与字符串间的转换以及构建时间序列的时间数据处理。

Python随笔 Pandas笔记

Cairne的博客

08-05

525

目录Pandas笔记Pandas简介Pandas 安装pip安装[^1]Pandas安装[^2]Pandas主要指令Pandas数据结构pd.Seriespd.DataFramePandas常用方法pd.dateRange()[^3]DataFrame操作[^4]参考 Pandas笔记首次编辑：2020-08-05 编辑人：Cairne Pandas简介 Pandas是Python的一个数据分析包，该工具为解决数据分析任务而创建。Pandas纳入大量库和标准数据模型，提供高效的操作数据集所需的工具也提供大

Python 分别获取日期中的年月日时分秒

ssson的专栏

07-06

5463

分别取出时间中的年月日时分秒，时间格式为d = '2000-05-01 12:00:25' 碰到这个问题，刚开始就想着用正则表达式转了一圈回过头，用截取字符串就轻松搞定了而且还适配各种时间格式。比如2000-05-01或才2000/05/01 def nyrsfm(d): # 分别取出时间中的年月日时分秒，时间格式为d = '2000-05-01 12:00:25' n = d[0:4] y = d[5:7] r = d[8:10] h = d[11:.

python提取日期中的年月_python 中的日期处理

weixin_34649105的博客

02-04

9487

一、格式转换python中常见的日期格式有两种，分别是datetime和date，另外日期经常与string类型互转import datetime as dt1、datetime转date(直接转换)dt1 = dt.datetime(2003, 5, 16)dt1.date()2、date转datetime(间接转换)dt2 = dt.date(2003, 6, 20)dt.datetime.s...

用python从日期中获取年、月、日、星期等30种信息

热门推荐

python技巧分享

01-18

1万+

用python中的方法对日期数据进行处理, 我们可以获取很多有用的信息, 比如年月日,星期,季度等, 分享30余种常用的转换, 建议收藏! 目录1 常用年月日时分秒,星期,周次...２一年中的第几天，第几个１０分钟３是否闰年，年初年末，月初月末...４时段，季节５快捷计算６时间间隔天数 1 常用年月日时分秒,星期,周次… 读取excel表数据，将日期列转日期格式 import pandas as pd import numpy as np import datetime df = pd.read_exce

python中获取当前年月_python提取日期中的年月_python 中的日期处理

weixin_30827827的博客

02-20

4619

python时序数据处理2--提取年月信息、时间作差等

qq_43165880的博客

06-19

2379

同样首先先生成时序数据 1.生成时序数据 import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime,timedelta test=pd.date_range('2020-05-09', periods=50,freq='H') #生成时间序列，期数是12，时间间隔按照分钟 test[1:10] #构造时间序列数据 ts=pd.Series(np.arange(50),index=tes

chatgpt赋能python：Python如何提取日期的年份

test100t的博客

06-06

787

python: 处理表格日期的常用场景和方法

xili1342的博客

04-11

1825

在datetime.strptime()函数中，第一个参数是要转换的字符串，第二个参数是字符串的格式。例如，%Y表示四位数的年份，%m表示两位数的月份，%d表示两位数的日期。可以根据需要进行调整。该函数通常用于将数据集中的时间列转化为pandas能够识别的时间格式，以便更好地进行数据分析和时间序列分析。pd.to_datetime()函数在处理日期时更加灵活和方便，因此一般情况下建议使用pd.to_datetime()函数。在时间序列分析中，我们通常需要将日期列设为索引，以便更好地进行数据分析和可视化。

时间符号

weixin_44812034的博客

08-27

2967

python中时间日期格式化符号： %y 两位数的年份表示（00-99） %Y 四位数的年份表示（000-9999） %m 月份（01-12） %d 月内中的一天（0-31） %H 24小时制小时数（0-23） %I 12小时制小时数（01-12） %M 分钟数（00=59） %S 秒（00-59） %a 本地简化星期名称 %A 本地完整星期名称 %b 本地简化的月份名称 %B 本地完整的月份名称...

python取特定年份的数据_如何用pandas提取指定时间段的数据

weixin_39610631的博客

12-04

5862

处理数据时，经常用到的一个需求是：从全部数据中提取某个时间段内的数据order_data['start_time'] = pd.to_datetime(order_data['start_time'], format="%Y/%m/%d %H:%M:%S")如获取1月到4月份的数据order_data[order_data['start_time'].dt.month.isin(np.arange...