[Python] Teilen Sie das Datum

Verwenden Sie bei der Analyse von Zeitreihendaten Spalten wie Zeitstempel 「2016-12-17 09:59:17」 Es kann in einem Format wie diesem gespeichert werden. Aus diesem Format, damit es durch maschinelles Lernen gehandhabt werden kann So teilen Sie ein Datum in Jahr, Monat, Tag, Stunde und Tag ** auf.

Dieses Mal werden wir die folgenden Dummy-Daten verwenden.

time.py


import pandas as pd
df = pd.read_csv('df.csv')
df.head()

#Ausgabe
    patient	Last UpDdated
0	5.0	    2020-03-22 10:00:00
1	4.0	    2020-03-22 11:00:00
2	6.0	    2020-03-22 12:00:00
3	10.0	2020-03-23 10:00:00
4	3.0	    2020-03-23 11:00:00

df.info()
#Ausgabe
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 21 entries, 0 to 20
Data columns (total 3 columns):
patient          21 non-null float64
Last UpDdated    21 non-null object
dtypes: float64(2), object(1)
memory usage: 800.0+ bytes

Teilt das Datum in der Spalte "Zuletzt aktualisiert" auf. ■ Bestellen ** ① Vom Objekttyp in den Typ datetime64 [ns] konvertieren **   pd.to_datetime(df['Last UpDdated']) ** ② .dt. Holen Sie sich Jahr, Monat, Tag, Uhrzeit, Tag des Jahres **   df['Last UpDdated'].dt.month

time.py


df['Last UpDdated'] = pd.to_datetime(df['Last UpDdated']) #Typ konvertieren
df.dtypes

#Ausgabe
patient                 float64
Last UpDdated    datetime64[ns]
dtype: object

#Spalte "manth" hinzugefügt
df['month'] = df['Last UpDdated'].dt.month
#Spalte "Tag" hinzugefügt
df['day'] = df['Last UpDdated'].dt.day
#Spalte "Stunde" hinzugefügt
df['hour'] = df['Last UpDdated'].dt.hour
#Spalte "Woche" hinzugefügt
df['week'] = df['Last UpDdated'].dt.dayofweek
#Zuletzt aktualisiert
df = df.drop(['Last UpDdated'],axis=1)

df.head()

#Ausgabe
	patient	month  day	hour  week
0	5.0	    3	   22	10	  6
1	4.0	    3	   22	11	  6
2	6.0	    3	   22	12	  6
3	10.0	3	   23	10	  0
4	3.0	    3	   23	11	  0

Die Spalten Monat, Tag, Stunde und Tag wurden basierend auf den Werten in der Spalte Last UpDated hinzugefügt! Der Tag ist ein int-Typ von 0 bis 6.

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