pandas中如何进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日-创新互联
这篇文章主要介绍pandas中如何进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
创新互联公司主要从事网站设计、网站制作、网页设计、企业做网站、公司建网站等业务。立足成都服务巴州,十载网站建设经验,价格优惠、服务专业,欢迎来电咨询建站服务:18980820575#pd.to_datetime函数
#读取数据 import pandas as pd data = pd.read_csv('police.csv') #将stop_date转化为datetime的格式的dataframe,存到stop_datetime data['stop_datetime'] = pd.to_datetime(data.stop_date')
#自定义一个时间,计算时间差
data_new = pd.to_datetime('2006-01-01') data['time_d'] = time_new - data.stop_datetime data['time_d'].head()
#统计各年份和月份出现的次数
data.stop_datetime.dt.year.value_counts() data.stop_datetime.dt.month.value_counts()
#提取年、月、日
#提取年 data['year'] = data.stop_datetime.dt.year data['year'].head() #提取月份 data['month'] = data.stop_datetime.dt.month data['month'].head() #提取日 data['day'] = data.stop_datetime.dt.day data['day'].head()
#使用时间序列数据绘图
data['stop_time_datetime'] = pd.to_datetime(data.stop_time) data.groupby(data.stop_time_datetime.dt.hour).drugs_related_stop.sum().plot()
以上是“pandas中如何进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道!
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
网站栏目:pandas中如何进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日-创新互联
文章来源:http://scjbc.cn/article/jhpsd.html