python時(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為timestamp格式的方法
在此記錄自己學(xué)習(xí)python數(shù)據(jù)分析過程中學(xué)到的一些數(shù)據(jù)處理的小技巧。
1.數(shù)據(jù)的讀取
#導(dǎo)入numpy庫和pandas庫 import numpy as np import pandas as pd #讀取待處理的數(shù)據(jù) #file_path為文件路徑名，sheet_name為需要讀取的excel數(shù)據(jù)頁 data=pd.read_excel(file_path,sheet_name) #顯示數(shù)據(jù)前5行 data.head()
數(shù)據(jù)讀取的結(jié)果：
由讀取結(jié)果可以看出，時(shí)間序列數(shù)據(jù)并不規(guī)范，需要做進(jìn)一步的處理。接下來將'/‘轉(zhuǎn)化為'-'，并只保留時(shí)間到秒，并將時(shí)間轉(zhuǎn)化為timestamp格式。
2.時(shí)間數(shù)據(jù)處理以及轉(zhuǎn)化為timestamp格式
#將'/'替換為'-'
data["時(shí)間"]=data["時(shí)間"].str.replace("/","-").str[0:19]
#將時(shí)間格式化為timestamp格式
data["時(shí)間"]=pd.to_datetime(data["時(shí)間"],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# 將時(shí)間設(shè)置為索引
data.set_index('時(shí)間',inplace=True)
data.head()
處理結(jié)果：
由上圖可知，我們的時(shí)間序列數(shù)據(jù)已經(jīng)處理好了，并且已經(jīng)轉(zhuǎn)化為timestamp格式，對于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理與分析提供便利。
到此這篇關(guān)于python時(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為timestamp格式的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python時(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為timestamp內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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