利用numpy和pandas處理csv文件中的時(shí)間方法
更新時(shí)間：2018年04月19日 16:46:09 作者：szj_jojo
下面小編就為大家分享一篇利用numpy和pandas處理csv文件中的時(shí)間方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
環(huán)境：numpy,pandas,python3
在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的過(guò)程中，對(duì)于處理預(yù)測(cè)，回歸問(wèn)題，有時(shí)候變量是時(shí)間，需要進(jìn)行合適的轉(zhuǎn)換處理后才能進(jìn)行學(xué)習(xí)分析，關(guān)于時(shí)間的變量如下所示，利用pandas和numpy對(duì)csv文件中時(shí)間進(jìn)行處理。
date (UTC) Price 01/01/2015 0:00 48.1 01/01/2015 1:00 47.33 01/01/2015 2:00 42.27
#coding:utf-8
import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
import pickle
#用pandas將時(shí)間轉(zhuǎn)為標(biāo)準(zhǔn)格式
dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates,'%d/%m/%Y %H:%M')
#將時(shí)間欄合并,并轉(zhuǎn)為標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間格式
rawdata = pd.read_csv('RealMarketPriceDataPT.csv',parse_dates={'timeline':['date','(UTC)']},date_parser=dateparse)
#定義一個(gè)將時(shí)間轉(zhuǎn)為數(shù)字的函數(shù),s為字符串
def datestr2num(s):
#toordinal()將時(shí)間格式字符串轉(zhuǎn)為數(shù)字
return datetime.datetime.strptime(s,'%Y-%m-%d %H:%M:%S').toordinal()
x = []
y = []
new_date = []
for i in range(rawdata.shape[0]):
x_convert = int(datestr2num(str(rawdata.ix[i,0])))
new_date.append(x_convert)
y_convert = rawdata.ix[i,1].astype(np.float32)
x.append(x_convert)
y.append(y_convert)
x = np.array(x).astype(np.float32)
"""
with open('price.pickle','wb') as f:
pickle.dump((x,y),f)
"""
print(datetime.datetime.fromordinal(new_date[0]),'------>>>>>>',new_date[0])
print(datetime.datetime.fromordinal(new_date[10]),'------>>>>>>',new_date[10])
print(datetime.datetime.fromordinal(new_date[20]),'------>>>>>>',new_date[20])
print(datetime.datetime.fromordinal(new_date[30]),'------>>>>>>',new_date[30])
print(datetime.datetime.fromordinal(new_date[40]),'------>>>>>>',new_date[40])
print(datetime.datetime.fromordinal(new_date[50]),'------>>>>>>',new_date[50])
結(jié)果
將csv文件中的時(shí)間欄合并為一列，并轉(zhuǎn)為方便數(shù)據(jù)分析的float或int類(lèi)型
以上這篇利用numpy和pandas處理csv文件中的時(shí)間方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
分析總結(jié)Python數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)KMeans聚類(lèi)
本文主要以 Python 使用 Keans 進(jìn)行聚類(lèi)分析的簡(jiǎn)單舉例應(yīng)用介紹聚類(lèi)分析，它是探索性數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)，也是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的常用技術(shù)，用于許多領(lǐng)域2021-08-08
python批量獲取html內(nèi)body內(nèi)容的實(shí)例
今天小編就為大家分享一篇python批量獲取html內(nèi)body內(nèi)容的實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2019-01-01
Python通過(guò)wordcloud庫(kù)實(shí)現(xiàn)將單詞生成詞云
Python的wordcloud庫(kù)是一個(gè)用于生成詞云的Python包，它可以將一段文本中出現(xiàn)頻率高的單詞按其出現(xiàn)頻率大小以及顏色深淺排列成一個(gè)詞云圖形，從而更好地展示文本中的信息，你可以使用wordcloud庫(kù)來(lái)生成各種類(lèi)型的詞云，本文就介紹了如何生成心型詞云2023-06-06
如何利用Python實(shí)現(xiàn)自動(dòng)打卡簽到的實(shí)踐
簽到，都是規(guī)律性的操作，何嘗不寫(xiě)一個(gè)程序加到Windows實(shí)現(xiàn)自動(dòng)簽到呢，本文就主要介紹了如何利用Python實(shí)現(xiàn)自動(dòng)打卡簽到的實(shí)踐，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的可以了解一下2021-12-12
這篇文章主要介紹了CentOS7下安裝python3.6.8的教程，本文給大家介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-01-01
這篇文章主要介紹了python3使用PIL添加中文文本水印背景方法詳解的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2023-07-07
下面小編就為大家分享一篇Python 查看文件的讀寫(xiě)權(quán)限方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2018-01-01
這篇文章主要介紹了Python?生成器yield原理及用法，yield?是實(shí)現(xiàn)生成器方法之一，當(dāng)函數(shù)使用yield方法，則該函數(shù)就成為了一個(gè)生成器，更多相關(guān)資料需要的小伙伴可以參考一下下面文章內(nèi)容2022-06-06
Django中數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)關(guān)系:一對(duì)一,一對(duì)多,多對(duì)多
今天小編就為大家分享一篇關(guān)于Django中數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)關(guān)系:一對(duì)一,一對(duì)多,多對(duì)多，小編覺(jué)得內(nèi)容挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，具有很好的參考價(jià)值，需要的朋友一起跟隨小編來(lái)看看吧2018-10-10
GitHub?AI編程工具copilot在Pycharm的應(yīng)用
最近聽(tīng)說(shuō)github出了一種最新的插件叫做copilot,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于GitHub?AI編程工具copilot在Pycharm的應(yīng)用,目前感覺(jué)確實(shí)不錯(cuò),建議大家也去使用,需要的朋友可以參考下2022-04-04