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數(shù)據(jù)科學(xué) 第 3 章 12 處理時(shí)間序列，小時(shí)、分

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摘要：時(shí)間序列，日期格式處理原以為本章是講怎么用處理時(shí)間格式，比如提取年月之類的。新增一列日期，不要時(shí)分新增兩列年，月，以便后續(xù)分析。這個(gè)方法太復(fù)雜，而且處理時(shí)間可能會(huì)更長，看下面的簡(jiǎn)單方法新增月份年。

時(shí)間序列，日期格式處理

原以為本章是講怎么用python處理時(shí)間格式，比如提取年月之類的。
但本節(jié)寫的是時(shí)間格式已經(jīng)工整后的事，暫時(shí)不是我想學(xué)的，所以跳過，就沒有寫公式了。

下面的函數(shù)時(shí)之前谷歌之后學(xué)到的，先放上來，書里面的在分割線后面：

--1、把列表中 str 轉(zhuǎn)為datetime格式：pd.to_datetime

這次使用的是trd的數(shù)據(jù)，對(duì)用戶名，產(chǎn)品，姓名做了處理。
要改變df中times的格式
cycle 3576 non-null object
amount 3576 non-null float64
times 3576 non-null object

#修改時(shí)間格式
# datetime.strptime(df.times, %Y%m%d)  這行代碼是先測(cè)試是否修改成功
df["times"] = pd.to_datetime(df["times"], format="%Y/%m/%d")

更改后
cycle 3576 non-null object
amount 3576 non-null float64
times 3576 non-null datetime64[ns]

*講了asfreq() 和 resample() 的使用方法，但是沒有g(shù)et到意思，略過。

--2、只取日期，不要時(shí)分

新增一列date，保留年月日，不要小時(shí)和分。

#新增一列日期，不要時(shí)分
df["date"] = pd.to_datetime(df["times"]).dt.normalize()
df

新增兩列：年，月，以便后續(xù)分析。
（-- 這個(gè)方法太復(fù)雜，而且處理時(shí)間可能會(huì)更長，看下面的簡(jiǎn)單方法?。。。?/p> 

#新增月份、年。在月份補(bǔ)齊為兩位數(shù)，要先把原來的month改為字符串，再補(bǔ)齊原month，最后循環(huán)
df["year"] = [i.year for i in df["date"]]
df["month"] = [str(i.month).zfill(2) for i in df["date"]]
df

數(shù)據(jù)處理完成之后，就可以用年月創(chuàng)建透視表了。

畫了一個(gè)17年每天交易量的圖，順便引出下一章的內(nèi)容，畫圖。

df.groupby(["date"])["amount"].count().plot()

把圖刪了，下一章全是講的圖，而且要突出下面的內(nèi)容。

3、讀取日期中的年、月、日、小時(shí)、分、等等等等

啊啊啊啊啊啊?。。。。?！這個(gè)真的找了好久的方法怎么讀取dataframe中的小時(shí)和分，搜索之后全是讀取現(xiàn)在的，妹的，你要現(xiàn)在的有鬼用啊，你的數(shù)據(jù)里面不是已經(jīng)有具體的時(shí)間了嗎，分析現(xiàn)在的時(shí)分干嘛？找了2個(gè)小時(shí)，翻來覆去都是這些沒用的，越找越暴躁，最后還是在stackoverflow上找到了，感恩

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