Comment Python gère le champ temporel du dataframe

Cette fois, je vais vous montrer comment python gère le champ temporel de dataframe. Quelles sont les précautions lorsque python gère le champ temporel de dataframe. Voici un cas pratique, jetons un coup d'œil.

Dans le processus d'apprentissage automatique, les fichiers csv sont généralement lus via des pandas et conservés au format dadaframe. Cependant, il est parfois nécessaire de modéliser le champ horaire dans le dataframe. Par exemple, si le format de l'heure est datetime. , alors c'est comme si l'utilisation du champ temporel de la même manière que la trame de données entraînerait une erreur. Par conséquent, lors de l'utilisation de la bibliothèque sklearn pour l'ajustement et la prévision, le champ temporel doit d'abord être converti au format d'horodatage. si le dessin matplotlib est requis, alors le format d'horodatage est converti en heure chaîne , par exemple 2017-02-01 14:25:14.

Ce qui suit est un morceau de code que j'ai traité, j'espère qu'il pourra aider les enfants !

doc_list1 = []
for i in doc1.iloc[:,1:2].values.tolist():        # 转换成了时间戳格式
  for j in i:
    dt = time.strptime(j, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    dt_new = time.mktime(dt)
    doc_list1.append(dt_new)
doc_list2 = []
for i in doc_list1:
  time_local = time.localtime(i)
  dt = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time_local)
  dt1 = datetime.datetime.strptime(dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  doc_list2.append(dt1)

X1 = np.mat(doc_list1).T
y1= test_target1001
clf = AdaBoostRegressor(DecisionTreeRegressor(max_depth=5),n_estimators=1000, random_state=rng)
clf.fit(X1,y1)
yhat1 = clf.predict(X1)

Remarque supplémentaire : si la valeur n'est pas au format datetime, elle doit être convertie

value = result.iloc[:,1]
list = []
for i in value:
    print(type(i.to_pydatetime().timetuple()),i)
    list.append(time.mktime(i.to_datetime().timetuple()))
print(list)

Je pense que vous maîtrisez la méthode après avoir lu le cas dans cet article. Pour des informations plus intéressantes, veuillez prêter attention aux autres articles connexes sur le site Web chinois de php !

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