pandas 对日期类型数据的处理方法详解

yipeiwu_com6年前Python基础

pandas 的日期/时间类型有如下几种:

Concept Scalar Class Array Class pandas Data Type Primary Creation Method
Date times Timestamp DatetimeIndex datetime64[ns] or datetime64[ns, tz] to_datetime or date_range
Time deltas Timedelta TimedeltaIndex timedelta64[ns] to_timedelta or timedelta_range
Time spans Period PeriodIndex period[freq] Period or period_range
Date offsets DateOffset None None DateOffset


本文介绍在处理时点数 (point in time) 一些常用的处理方法,仍然以上一篇的示例数据为例进行讲解。pandas 用 Timestamp 表示时点数,在大多数情况下和 python 的 datetime 类型的使用方法是通用的。

首先获取数据,并且将 DataFrame 的 date 列转换成 datetime 类型:

df1 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/stonewm/python-practice-projects/master/pandas%20sample%20data/sample-salesv3.csv')
df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date']) # convert date column to datetime
df1.head()

也可以在 read_csv() 方法中,通过 parse_dates 参数直接将某些列转换成 datetime64 类型:

df1 = pd.read_csv('sample-salesv3.csv', parse_dates=['date'])

我们据此销售数据,按月份、按季度统计 sku 的销售金额。
pandas 的 pandas.Series.dt 可以获得日期/时间类型的相关信息。比如

df1['date'].dt.year
df1['date'].dt.month
df1['date'].dt.quarter

但这些类型返回值为 int 类型,作为统计的字段,我们更希望是 2014-04 这样的格式,有两个方法:

# 方法 1
df1['year_month'] = df1['date'].apply(lambda x : x.strftime('%Y-%m'))

第二种方法:

df1['period'] = df1['date'].dt.to_period('M')

第二种方法使用起来更加简单,参数 M 表示月份,Q 表示季度,A 表示年度,D 表示按天,这几个参数比较常用。
新增了一列之后,做出数据透视表:

import numpy as np
pivot = pd.pivot_table(df1, index=['sku'], columns=['period'], values=['ext price'], aggfunc=np.sum)
pivot.head()

再做一个按季度统计的数据透视表:

df1['quarter'] = df1['date'].dt.to_period('Q')
quarter_pivot = pd.pivot_table(df1, index=['sku'], columns=['quarter'], values=['ext price'], aggfunc=np.sum)

参考

Time Series / Date functionality

Extracting just Month and Year from Pandas Datetime column

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python httplib,smtplib使用方法

例一:使用httplib访问某个url然后获取返回的内容:import httplib conn=httplib.HTTPConnection("www.ting...

Python DataFrame 设置输出不显示index(索引)值的方法

在输出代码行中,加入“index=False”如下: m_pred_survived.to_csv("clasified.csv",index=False) 以上这篇Python...

Python变量类型知识点总结

Python变量类型知识点总结

变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。 基于变量的数据类型,解释器会分配指定内存,并决定什么数据可以被存储在内存中。 因此,变量可以指定不同的数据类型,...

Win下PyInstaller 安装和使用教程

Win下PyInstaller 安装和使用教程

简介: PyInstaller可以将Python源代码发布成Win/MacOS等系统中的可执行文件。对开发者而言隐藏了源码实现,保护了知识产权。对使用者而言不用装环境,傻瓜式的双击就可以...

在windows下Python打印彩色字体的方法

本文讲述了Python在windows下打印彩色字体的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: ############################################...