利用numpy和pandas处理csv文件中的时间方法

yipeiwu_com5年前Python基础

环境:numpy,pandas,python3

在机器学习和深度学习的过程中,对于处理预测,回归问题,有时候变量是时间,需要进行合适的转换处理后才能进行学习分析,关于时间的变量如下所示,利用pandas和numpy对csv文件中时间进行处理。

date (UTC) Price 
01/01/2015 0:00 48.1 
01/01/2015 1:00 47.33 
01/01/2015 2:00 42.27
#coding:utf-8
import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
import pickle
#用pandas将时间转为标准格式
dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates,'%d/%m/%Y %H:%M')
#将时间栏合并,并转为标准时间格式
rawdata = pd.read_csv('RealMarketPriceDataPT.csv',parse_dates={'timeline':['date','(UTC)']},date_parser=dateparse)
#定义一个将时间转为数字的函数,s为字符串
def datestr2num(s):
 #toordinal()将时间格式字符串转为数字
 return datetime.datetime.strptime(s,'%Y-%m-%d %H:%M:%S').toordinal()
x = []
y = []
new_date = []
for i in range(rawdata.shape[0]):
 x_convert = int(datestr2num(str(rawdata.ix[i,0])))
 new_date.append(x_convert)
 y_convert = rawdata.ix[i,1].astype(np.float32)
 x.append(x_convert)
 y.append(y_convert)
x = np.array(x).astype(np.float32)
"""
with open('price.pickle','wb') as f:
 pickle.dump((x,y),f)
"""
print(datetime.datetime.fromordinal(new_date[0]),'------>>>>>>',new_date[0])
print(datetime.datetime.fromordinal(new_date[10]),'------>>>>>>',new_date[10])
print(datetime.datetime.fromordinal(new_date[20]),'------>>>>>>',new_date[20])
print(datetime.datetime.fromordinal(new_date[30]),'------>>>>>>',new_date[30])
print(datetime.datetime.fromordinal(new_date[40]),'------>>>>>>',new_date[40])
print(datetime.datetime.fromordinal(new_date[50]),'------>>>>>>',new_date[50])

结果

将csv文件中的时间栏合并为一列,并转为方便数据分析的float或int类型

以上这篇利用numpy和pandas处理csv文件中的时间方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

深入理解Python中的内置常量

前言 大家都知道Python内置的常量不多,只有6个,分别是True、False、None、NotImplemented、Ellipsis、__debug__。下面就来看看详细的介绍:...

使用Python编写一个简单的tic-tac-toe游戏的教程

 这个教程,我们将展示如何用python创建一个井字游戏。 其中我们将使用函数、数组、if条件语句、while循环语句和错误捕获等。 首先我们需要创建两个函数,第一个函数用来显...

写了个监控nginx进程的Python脚本

复制代码 代码如下: #!/usr/bin/env python import os, sys, time while True: time.sleep(3) try: ret = os...

Pandas DataFrame 取一行数据会得到Series的方法

Pandas DataFrame 取一行数据会得到Series的方法

Pandas DataFrame 取一行数据会得到Series的方法 如题,想要取如下dataframe的一行数据,以为得到的还是dataframe lista = [1, 3, 7...

详谈python3 numpy-loadtxt的编码问题

如下所示: data_array = np.loadtxt(filename, #文件名 delimiter=',', #分隔符...