Python がデータフレームの時間フィールドを処理する方法

今回は、Python がデータフレームの時間フィールドを処理する方法について説明します。 Python がデータフレームの時間フィールドを処理する場合の 注意事項 は何ですか。実際のケースを見てみましょう。

機械学習のプロセスでは、通常、CSV ファイルはパンダを通じて読み込まれ、dadaframe 形式で保持されます。ただし、場合によっては、データフレームの時間フィールドをモデル化する必要があります。たとえば、時刻形式が datetime の場合は、データフレームです。も同様に操作されます。時間フィールドを操作するとエラーが報告されるため、適合と予測に sklearn ライブラリを使用する場合、matplotlib 描画が必要な場合は、まず時間フィールドをタイムスタンプ形式に変換する必要があります。 、タイムスタンプ形式は、2017-02-01 14:25:14 などの時刻

文字列 に変換する必要があります。

以下は私が処理したコードです。子供たちの助けになれば幸いです。

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)

追加: 値が日時形式でない場合は、変換する必要があります

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)

この記事のケースを読んだ後は、この方法を習得したと思います。さらに興味深い情報については、お支払いください。 PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事にも注目してください。

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