pandas时间处理

皮大大

发布于 2021-03-01 13:21:42

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pandas处理技巧-时间处理

记录pandas中关于时间的两个处理技巧

字符串类型和datatimens类型的转化
如何将时分秒类型的数据转成秒为单位的数据

字符串和时间格式转化

报错

import pandas as pd
from datetime import datetime
import time

当我们导入包含日期数据的时候，有时候需要进行前期的处理，比如：读进来一份包含年月字段的数据

df.dtypes  # datetime64[ns]类型数据

当查看数据字段信息的时候发现，发现它是datetime64[ns]类型。

目的是想获取年月信息，去掉最后的01，只取前面的年月，当直接使用split方法的时候，报错如下：

解决

1、先转成字符串类型

df["年月"] = df["年月"].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))

2、对字符串数据使用split方法

df["年月"] = df["年月"].apply(lambda x: x.split("-")[0] + "-" + x.split("-")[1].split("-")[0])

3、如何将字符串又转成datetime64[ns]的数据类型？？

df["年月"] = pd.to_datetime(df["年月"], format = "%Y-%m-%d")

时分秒的处理

目的

1、记录?一次时分秒时间的处理。有平均时长这样一个字段：时:分:秒

2、想将上述时长全部转成秒：小时*24+分钟*60+秒

处理步骤

1、转成字符串并单独取出时分秒

# 1、先转成字符串
df["平均访问时长"] = df["平均访问时长"].apply(lambda x: x.strftime('%H-%M-%S'))   # 先转成字符串

# 2、切割出时分秒
df["小时"] = df["平均访问时长"].apply(lambda x: x.split("-")[0])
df["分钟"] = df["平均访问时长"].apply(lambda x: x.split("-")[1].split("-")[0])  # df["平均访问时长"].apply(lambda x: x.split("-")[-2]) 倒数第二位
df["秒"] = df["平均访问时长"].apply(lambda x: x.split("-")[-1])  # 取出倒数第一位数据

2、检查时、分、秒的统计情况

没有超过1个小时的数据
有00分和超过10分的数据，需要特殊处理；秒也是类似情况

3、分钟的特殊处理

pandas中判断某个字符串的开始和结尾字符：startswith()、endswith()；使用了if循环来进行判断：

如果是0开头，但不是0结尾：取出后面的数值
如果是不是0开头，就是数据本身
除了上面两种，剩下的就是00，直接赋值为0

for i in range(len(df)):
    if df.loc[i,"分钟"].startswith("0") == True and df.loc[i,"分钟"].endswith("0") == False:  # 08
        df.loc[i,"分钟"] = df.loc[i,"分钟"].split("0")[1]
    elif df.loc[i,"分钟"].startswith("0") == False:  # 30
        df.loc[i,"分钟"] = df.loc[i,"分钟"]
    elif df.loc[i,"分钟"] == "00":  # 00则赋值为0
        df.loc[i,"分钟"] = "0"

4、处理过后的数据（分钟）

5、计算总共的时长（秒为单位）

需要将每个字符串的数据转成int类型，再进行处理

# 时长：分钟*60 + 秒

for i in range(len(df)):
    df.loc[i,"时长"] = int(df.loc[i,"分钟"]) * 60 + int(df.loc[i,"秒"])
df

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原始发表：2021-2-3，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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