数据清洗之日期格式数据处理

原创

ruochen

修改于 2021-05-13 14:33:20

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日期格式数据处理

Pandas中使用to_datetime()方法将文本格式转换为日期格式
dataframe数据类型如果为datetime64，可以使用dt方法取出年月日等
对于时间差数据，可以使用timedelta函数将其转换为指定时间单位的数值
时间差数据，可以使用dt方法访问其常用属性

import pandas as pd
import numpy as np
import os

os.getcwd()

'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之数据转换'

os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据')

df = pd.read_csv('baby_trade_history.csv', encoding='utf-8', dtype={'user_id':str})

df.head(5)

<div>

.dataframe tbody tr th:only-of-type {

    vertical-align: middle;

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

.dataframe thead th {

    text-align: right;

</style>

<thead>

<tr style="text-align: right;">

  <th></th>

  <th>user_id</th>

  <th>auction_id</th>

  <th>cat_id</th>

  <th>cat1</th>

  <th>property</th>

  <th>buy_mount</th>

  <th>day</th>

</tr>

</thead>

<tbody>

<tr>

  <th>0</th>

  <td>786295544</td>

  <td>41098319944</td>

  <td>50014866</td>

  <td>50022520</td>

  <td>21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985...</td>

  <td>2</td>

  <td>20140919</td>

</tr>

<tr>

  <th>1</th>

  <td>532110457</td>

  <td>17916191097</td>

  <td>50011993</td>

  <td>28</td>

  <td>21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16...</td>

  <td>1</td>

  <td>20131011</td>

</tr>

<tr>

  <th>2</th>

  <td>249013725</td>

  <td>21896936223</td>

  <td>50012461</td>

  <td>50014815</td>

  <td>21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628...</td>

  <td>1</td>

  <td>20131011</td>

</tr>

<tr>

  <th>3</th>

  <td>917056007</td>

  <td>12515996043</td>

  <td>50018831</td>

  <td>50014815</td>

  <td>21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383...</td>

  <td>2</td>

  <td>20141023</td>

</tr>

<tr>

  <th>4</th>

  <td>444069173</td>

  <td>20487688075</td>

  <td>50013636</td>

  <td>50008168</td>

  <td>21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1...</td>

  <td>1</td>

  <td>20141103</td>

</tr>

</tbody>

</table>

</div>

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

RangeIndex: 29971 entries, 0 to 29970

Data columns (total 7 columns):

user_id       29971 non-null object

auction_id    29971 non-null int64

cat_id        29971 non-null int64

cat1          29971 non-null int64

property      29827 non-null object

buy_mount     29971 non-null int64

day           29971 non-null int64

dtypes: int64(5), object(2)

memory usage: 1.6+ MB

df['buy_date'] = pd.to_datetime(df['day'], format='%Y%m%d', errors='coerce')

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

RangeIndex: 29971 entries, 0 to 29970

Data columns (total 8 columns):

user_id       29971 non-null object

auction_id    29971 non-null int64

cat_id        29971 non-null int64

cat1          29971 non-null int64

property      29827 non-null object

buy_mount     29971 non-null int64

day           29971 non-null int64

buy_date      29971 non-null datetime64[ns]

dtypes: datetime64[ns](1), int64(5), object(2)

memory usage: 1.8+ MB

df.head(5)

<div>

.dataframe tbody tr th:only-of-type {

    vertical-align: middle;

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

.dataframe thead th {

    text-align: right;

</style>

<thead>

<tr style="text-align: right;">

  <th></th>

  <th>user_id</th>

  <th>auction_id</th>

  <th>cat_id</th>

  <th>cat1</th>

  <th>property</th>

  <th>buy_mount</th>

  <th>day</th>

  <th>buy_date</th>

</tr>

</thead>

<tbody>

<tr>

  <th>0</th>

  <td>786295544</td>

  <td>41098319944</td>

  <td>50014866</td>

  <td>50022520</td>

  <td>21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985...</td>

  <td>2</td>

  <td>20140919</td>

  <td>2014-09-19</td>

</tr>

<tr>

  <th>1</th>

  <td>532110457</td>

  <td>17916191097</td>

  <td>50011993</td>

  <td>28</td>

  <td>21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16...</td>

  <td>1</td>

  <td>20131011</td>

  <td>2013-10-11</td>

</tr>

<tr>

  <th>2</th>

  <td>249013725</td>

  <td>21896936223</td>

  <td>50012461</td>

  <td>50014815</td>

  <td>21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628...</td>

  <td>1</td>

  <td>20131011</td>

  <td>2013-10-11</td>

</tr>

<tr>

  <th>3</th>

  <td>917056007</td>

  <td>12515996043</td>

  <td>50018831</td>

  <td>50014815</td>

  <td>21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383...</td>

  <td>2</td>

  <td>20141023</td>

  <td>2014-10-23</td>

</tr>

<tr>

  <th>4</th>

  <td>444069173</td>

  <td>20487688075</td>

  <td>50013636</td>

  <td>50008168</td>

  <td>21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1...</td>

  <td>1</td>

  <td>20141103</td>

  <td>2014-11-03</td>

</tr>

</tbody>

</table>

</div>

# 使用dt方法提取属性
# df['buy_date'].dt.year  # 提取年
# df['buy_date'].dt.month  # 提取月
# df['buy_date'].dt.day  # 提取天

df['diff_day'] = pd.datetime.now() - df['buy_date']  # 时间差格式

df.head(5)

<div>

.dataframe tbody tr th:only-of-type {

    vertical-align: middle;

.dataframe tbody tr th {

    vertical-align: top;

.dataframe thead th {

    text-align: right;

</style>

<thead>

<tr style="text-align: right;">

  <th></th>

  <th>user_id</th>

  <th>auction_id</th>

  <th>cat_id</th>

  <th>cat1</th>

  <th>property</th>

  <th>buy_mount</th>

  <th>day</th>

  <th>buy_date</th>

  <th>diff_day</th>

</tr>

</thead>

<tbody>

<tr>

  <th>0</th>

  <td>786295544</td>

  <td>41098319944</td>

  <td>50014866</td>

  <td>50022520</td>

  <td>21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985...</td>

  <td>2</td>

  <td>20140919</td>

  <td>2014-09-19</td>

  <td>2034 days 22:32:35.614788</td>

</tr>

<tr>

  <th>1</th>

  <td>532110457</td>

  <td>17916191097</td>

  <td>50011993</td>

  <td>28</td>

  <td>21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16...</td>

  <td>1</td>

  <td>20131011</td>

  <td>2013-10-11</td>

  <td>2377 days 22:32:35.614788</td>

</tr>

<tr>

  <th>2</th>

  <td>249013725</td>

  <td>21896936223</td>

  <td>50012461</td>

  <td>50014815</td>

  <td>21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628...</td>

  <td>1</td>

  <td>20131011</td>

  <td>2013-10-11</td>

  <td>2377 days 22:32:35.614788</td>

</tr>

<tr>

  <th>3</th>

  <td>917056007</td>

  <td>12515996043</td>

  <td>50018831</td>

  <td>50014815</td>

  <td>21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383...</td>

  <td>2</td>

  <td>20141023</td>

  <td>2014-10-23</td>

  <td>2000 days 22:32:35.614788</td>

</tr>

<tr>

  <th>4</th>

  <td>444069173</td>

  <td>20487688075</td>

  <td>50013636</td>

  <td>50008168</td>

  <td>21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1...</td>

  <td>1</td>

  <td>20141103</td>

  <td>2014-11-03</td>

  <td>1989 days 22:32:35.614788</td>

</tr>

</tbody>

</table>

</div>

df.dtypes

user_id                object

auction_id              int64

cat_id                  int64

cat1                    int64

property               object

buy_mount               int64

day                     int64

buy_date       datetime64[ns]

diff_day      timedelta64[ns]

dtype: object

# 使用dt方法提取属性
# df['diff_day'].dt.days  # 提取天数
# df['diff_day'].dt.seconds  # 提取秒
# df['diff_day'].dt.microseconds  # 提取纳秒

# 将时间差转换为规定的格式
df['时间差'] = df['diff_day']/pd.Timedelta('1 D')  # 转换为天数

df['时间差'].head(5)

0    2034.939301

1    2377.939301

2    2377.939301

3    2000.939301

4    1989.939301

Name: 时间差, dtype: float64

df['时间差'] = df['diff_day']/pd.Timedelta('1 H')  # 转换为小时

df['时间差'].head(5)

0    48838.543226

1    57070.543226

2    57070.543226

3    48022.543226

4    47758.543226

Name: 时间差, dtype: float64

df['时间差'] = df['diff_day']/pd.Timedelta('1 M')  # 转换为分钟数

df['时间差'].head(5)

0    2.930313e+06

1    3.424233e+06

2    3.424233e+06

3    2.881353e+06

4    2.865513e+06

Name: 时间差, dtype: float64

# 将科学计数转换为小数
df['时间差'].head(5).round(decimals=3)

0    2930312.594

1    3424232.594

2    3424232.594

3    2881352.594

4    2865512.594

Name: 时间差, dtype: float64

# D: 天  M: 月  Y: 年
# 转换为天数
df['diff_day'].astype('timedelta64[D]').head(5)

0    2034.0

1    2377.0

2    2377.0

3    2000.0

4    1989.0

Name: diff_day, dtype: float64

# 转换为月数
df['diff_day'].astype('timedelta64[M]').head(5)

0    66.0

1    78.0

2    78.0

3    65.0

4    65.0

Name: diff_day, dtype: float64

# 转换为年数
df['diff_day'].astype('timedelta64[Y]').head(5)

0    5.0

1    6.0

2    6.0

3    5.0

4    5.0

Name: diff_day, dtype: float64

# 转换为小时
# 还可转换为分钟、秒等等
df['diff_day'].astype('timedelta64[h]').head(5)

0    48838.0

1    57070.0

2    57070.0

3    48022.0

4    47758.0

Name: diff_day, dtype: float64

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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