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◆?◆?◆ ?◆?◆

本文目標(biāo)

學(xué)會(huì)使用時(shí)間索引，時(shí)間點(diǎn)切片；
學(xué)會(huì)轉(zhuǎn)換時(shí)間格式，時(shí)間格式化；
學(xué)會(huì)計(jì)算時(shí)間差值，時(shí)間段計(jì)算；
學(xué)會(huì)增減時(shí)間量值，時(shí)間點(diǎn)計(jì)算。

時(shí)間處理技巧1

#?讀取兩份相同的數(shù)據(jù)df1，df2，做實(shí)驗(yàn)對(duì)照In [1]:import pandas as pddf1 = pd.read_clipboard()df2 = pd.read_clipboard()df1.head()

Out[1]:

	TR_DT	TR_TM	CUST_ID	CUST_NAME	CARD_ID	TR_TYPE	OPP_ID	TR_AMT	OPP_NAME	COMMENT
0	2017/4/13	3:23:26	6242668433	王丹	6242668433	D	4389320700	5023	楊利	一個(gè)
1	2019/8/24	11:27:21	645470876	江桂珍	645470876	C	3160533721	5023	吳英	還有，決定，只是，客戶，基本
2	2013/3/7	22:03:10	8043584726	楊璐	8043584726	C	784515667	5024	鐘楠	數(shù)據(jù)，管理，什么
3	2013/3/1	20:02:40	4580505126	王龍	4580505126	C	7745988473	5026	許晨	網(wǎng)上，等級(jí)，文件，資源
4	2019/2/9	0:50:28	7413364874	賈桂蘭	7413364874	D	7830830478	5041	楊丹丹	關(guān)于，進(jìn)入，發(fā)現(xiàn)

In [2]:df1.shape

Out[2]:

(5450,?10)

In [3]:df1.index

Out[3]:

RangeIndex(start=0,?stop=5450,?step=1)

In [4]:df1.columns.tolist()

Out[4]:

['TR_DT',
?'TR_TM',
?'CUST_ID',
?'CUST_NAME',
?'CARD_ID',
?'TR_TYPE',
?'OPP_ID',
?'TR_AMT',
?'OPP_NAME',
?'COMMENT']

#?查看info(),可知TR_DT,TR_TM列均不是時(shí)間格式In [5]:df1.info()


RangeIndex:?5450?entries,?0?to?5449
Data?columns?(total?10?columns):
TR_DT????????5450?non-null?object
TR_TM????????5450?non-null?object
CUST_ID??????5450?non-null?int64
CUST_NAME????5450?non-null?object
CARD_ID??????5450?non-null?int64
TR_TYPE??????5450?non-null?object
OPP_ID???????5450?non-null?int64
TR_AMT???????5450?non-null?int64
OPP_NAME?????5450?non-null?object
COMMENT??????5450?non-null?object
dtypes:?int64(4),?object(6)
memory?usage:?425.9+?KB

時(shí)間處理1

1.在平常工作過(guò)程中，我們一般是采用“日期時(shí)間”這樣的格式，基本上不會(huì)把日期和時(shí)間分別存儲(chǔ)，所以首先把日期和時(shí)間列合并起來(lái)。

# 去掉某兩列，再合并為一列In [6]:dt = df1.pop('TR_DT') + ' ' + df1.pop('TR_TM')dt.tail()

Out[6]:

5445????2009/4/28?13:47:13
5446????2008/4/26?18:16:24
5447?????2001/8/7?20:42:04
5448?????2017/5/17?6:14:07
5449????2001/1/31?10:17:27
dtype:?object

2.將合并產(chǎn)生的新列通過(guò)insert方法插入到指定位置。

# 按照列索引位置插入新列In [7]:df1.insert(0,'DT',dt)# 后面有用處，對(duì)照df2.insert(10,'DT',dt)df1.head()

Out[7]:

	DT	CUST_ID	CUST_NAME	CARD_ID	TR_TYPE	OPP_ID	TR_AMT	OPP_NAME	COMMENT
0	2017/4/13 3:23:26	6242668433	王丹	6242668433	D	4389320700	5023	楊利	一個(gè)
1	2019/8/24 11:27:21	645470876	江桂珍	645470876	C	3160533721	5023	吳英	還有，決定，只是，客戶，基本
2	2013/3/7 22:03:10	8043584726	楊璐	8043584726	C	784515667	5024	鐘楠	數(shù)據(jù)，管理，什么
3	2013/3/1 20:02:40	4580505126	王龍	4580505126	C	7745988473	5026	許晨	網(wǎng)上，等級(jí)，文件，資源
4	2019/2/9 0:50:28	7413364874	賈桂蘭	7413364874	D	7830830478	5041	楊丹丹	關(guān)于，進(jìn)入，發(fā)現(xiàn)

3.查看新增加的DT列的數(shù)據(jù)類(lèi)型（此處有伏筆）。

In [8]:df1['DT'].dtype

Out[8]:

dtype('O')

4.設(shè)置新增加的DT列為行索引，并隨機(jī)抽10條查看。

In [9]:df1.set_index('DT', inplace = True)df1.sample(10)

Out[9]:

	CUST_ID	CUST_NAME	CARD_ID	TR_TYPE	OPP_ID	TR_AMT	OPP_NAME	COMMENT
DT
2012/1/5 0:45:46	3808833244	季軍	3808833244	D	1278628803	6197421	蔣紅霞	人員
2011/12/2 19:24:32	4699907312	陳飛	4699907312	C	1700497524	73256722	秦建國(guó)	同時(shí)，當(dāng)然，文件，自己
2007/8/19 17:59:12	9478303971	李秀英	9478303971	D	8553022124	64680	劉敏	作品
2014/7/13 15:15:41	4789182798	李雪梅	4789182798	C	3666375050	12826	夏娜	查看，美國(guó)，知道
2000/10/10 0:10:23	3166977982	謝博	3166977982	C	664897925	2200406	周柳	東西
2013/5/13 6:08:15	7197382604	劉陽(yáng)	7197382604	D	6331824879	42848	吳淑華	通過(guò)，感覺(jué)，必須，閱讀，是否
2010/12/20 16:34:45	1818523684	蔣旭	1818523684	C	3479215945	16355353	孔暢	有關(guān)，一次，國(guó)際
2010/5/24 8:05:36	9476622720	楊杰	9476622720	D	3544430765	3502909	范倩	包括，使用，希望，其實(shí)，支持
2011/12/28 10:23:13	5685935010	伍玉蘭	5685935010	C	6164665862	9395238	劉秀芳	單位
2014/1/11 4:31:22	3859582722	楊紅梅	3859582722	C	3875810173	759456035	司俊	最大，直接，教育，標(biāo)題

錯(cuò)誤?示范

當(dāng)我們把DT（日期&時(shí)間）列設(shè)為行索引后，去查看2019年全年的數(shù)據(jù)，此時(shí)發(fā)生了如下的報(bào)錯(cuò)。

In [10]:df1['2019']

---------------------------------------------------------------------------KeyError??????????????????????????????????Traceback?(most?recent?call?last)E:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py?in?get_loc(self,?key,?method,?tolerance)???2656?????????????try:->?2657?????????????????return?self._engine.get_loc(key)???2658?????????????except?KeyError:pandas/_libs/index.pyx?in?pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()pandas/_libs/index.pyx?in?pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi?in?pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi?in?pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()KeyError:?'2019'

During?handling?of?the?above?exception,?another?exception?occurred:KeyError??????????????????????????????????Traceback?(most?recent?call?last)?in?---->?1?df1['2019']E:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py?in?__getitem__(self,?key)???2925?????????????if?self.columns.nlevels?>?1:???2926?????????????????return?self._getitem_multilevel(key)->?2927?????????????indexer?=?self.columns.get_loc(key)???2928?????????????if?is_integer(indexer):???2929?????????????????indexer?=?[indexer]E:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py?in?get_loc(self,?key,?method,?tolerance)???2657?????????????????return?self._engine.get_loc(key)???2658?????????????except?KeyError:->?2659?????????????????return?self._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key))???2660?????????indexer?=?self.get_indexer([key],?method=method,?tolerance=tolerance)???2661?????????if?indexer.ndim?>?1?or?indexer.size?>?1:pandas/_libs/index.pyx?in?pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()pandas/_libs/index.pyx?in?pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi?in?pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi?in?pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()KeyError:?'2019'

很明顯，沒(méi)有把日期時(shí)間格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間數(shù)據(jù)。

時(shí)間處理技巧2

在處理帶有日期時(shí)間格式的數(shù)據(jù)時(shí)，尤其是日期時(shí)間要參與計(jì)算，且是分析過(guò)程中的一個(gè)重要維度，我建議你把日期時(shí)間格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間數(shù)據(jù)并設(shè)為行索引，好處多多。

1.重設(shè)索引。

In [11]:df1.reset_index(inplace = True)df1.head()

Out[11]:

	DT	CUST_ID	CUST_NAME	CARD_ID	TR_TYPE	OPP_ID	TR_AMT	OPP_NAME	COMMENT
0	2017/4/13 3:23:26	6242668433	王丹	6242668433	D	4389320700	5023	楊利	一個(gè)
1	2019/8/24 11:27:21	645470876	江桂珍	645470876	C	3160533721	5023	吳英	還有，決定，只是，客戶，基本
2	2013/3/7 22:03:10	8043584726	楊璐	8043584726	C	784515667	5024	鐘楠	數(shù)據(jù)，管理，什么
3	2013/3/1 20:02:40	4580505126	王龍	4580505126	C	7745988473	5026	許晨	網(wǎng)上，等級(jí)，文件，資源
4	2019/2/9 0:50:28	7413364874	賈桂蘭	7413364874	D	7830830478	5041	楊丹丹	關(guān)于，進(jìn)入，發(fā)現(xiàn)

2.轉(zhuǎn)換類(lèi)型。

#?使用pd.to_datetime進(jìn)行類(lèi)型轉(zhuǎn)換In [12]:%%timeitdf1['DT'] = pd.to_datetime(df1['DT'],format='%Y/%m/%d %H:%M:%S')df1['DT'].dtype

Out[12]:

dtype('
3.使用年份索引。

#?這就是轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間類(lèi)型的好處之一In [13]:df1[df1['DT'].dt.year==2019]

Out[13]:

DT CUST_ID CUST_NAME CARD_ID TR_TYPE OPP_ID TR_AMT OPP_NAME COMMENT
1 2019-08-24 11:27:21 645470876 江桂珍 645470876 C 3160533721 5023 吳英 還有，決定，只是，客戶，基本
4 2019-02-09 00:50:28 7413364874 賈桂蘭 7413364874 D 7830830478 5041 楊丹丹 關(guān)于，進(jìn)入，發(fā)現(xiàn)
14 2019-06-20 04:15:40 4137413510 劉艷 4137413510 C 1499282704 5121 謝玲 大小
19 2019-06-05 23:57:55 4081613672 鄭斌 4081613672 C 3329349623 5150 廖旭 經(jīng)營(yíng)
28 2019-05-03 12:13:42 3118752384 申勇 3118752384 D 1506335458 5296 劉麗 當(dāng)然，大家，說(shuō)明
100 2019-03-14 05:25:04 8475076158 范濤 8475076158 D 9084379848 5918 曲丹 學(xué)習(xí)
149 2019-08-29 15:49:22 681877640 王倩 681877640 C 7350258654 6308 葛雪梅 規(guī)定，設(shè)備，還有
160 2019-03-25 19:45:55 9785226364 閻鵬 9785226364 D 9774562516 6413 劉濤 企業(yè)
182 2019-04-22 21:07:09 9359655641 彭麗 9359655641 C 7554969806 6589 鞠建平 一次，自己，作品
191 2019-05-18 23:15:56 7319489752 孫欣 7319489752 C 5669884554 6646 吳玉英 根據(jù)，發(fā)生，發(fā)生
229 2019-02-15 08:44:46 2971072241 帥秀珍 2971072241 C 4956804379 6909 陳冬梅 業(yè)務(wù)，電影，一下，帖子，不過(guò)
257 2019-04-23 07:25:45 4592989900 陳飛 4592989900 D 6546614715 7163 張金鳳 手機(jī)
268 2019-01-16 01:20:39 9188311460 慕玉珍 9188311460 C 2048970383 7250 何冬梅 項(xiàng)目，女人，作為，行業(yè)，一定
326 2019-07-11 13:13:10 7946691979 李淑蘭 7946691979 C 6196801765 7757 田林 幫助，女人，只有
366 2019-01-07 12:46:51 3350673324 祝海燕 3350673324 D 3467904538 8156 張玉英 的話，全部，廣告，點(diǎn)擊
408 2019-01-22 09:07:07 5294695875 王斌 5294695875 D 8694474200 8555 曹紅 男人，回復(fù)，一點(diǎn)
418 2019-08-29 13:01:15 127991302 韓偉 127991302 C 1278260921 8634 劉峰 之后
427 2019-03-05 11:03:03 8784664466 吳佳 8784664466 C 2200250823 8760 劉桂芳 深圳
467 2019-02-09 07:13:06 3633288148 崔林 3633288148 D 2264336076 9038 張桂珍 朋友
534 2019-01-08 02:53:51 6952087281 黃桂蘭 6952087281 C 1063191915 9652 郭旭 系統(tǒng)
551 2019-07-23 19:16:21 2435575150 趙淑華 2435575150 D 948527226 9785 高亮 社會(huì)，所有，日本，生產(chǎn)，音樂(lè)
558 2019-01-20 05:16:19 6561467782 施桂蘭 6561467782 D 2395491214 9841 楊波 電影，狀態(tài)，電子
698 2019-01-16 14:21:03 2741356324 馬彬 2741356324 C 8268077316 20144 仲建軍 計(jì)劃，密碼，我們，操作，發(fā)現(xiàn)
716 2019-06-15 19:52:46 9733407575 唐玉蘭 9733407575 D 9948646637 21598 曾浩 用戶
717 2019-01-09 23:53:52 9475116124 張秀珍 9475116124 C 8988288175 21613 許鳳英 發(fā)表
733 2019-02-25 01:25:41 2043697694 史蘭英 2043697694 C 2927031785 22532 陸春梅 不要，市場(chǎng)，一樣
756 2019-07-17 23:22:42 5133778235 張浩 5133778235 D 9810897275 25040 孫潔 提供
771 2019-04-17 16:19:36 528291341 劉海燕 528291341 C 3020977013 25959 黃丹丹 文化
809 2019-03-07 18:48:37 5762950428 韓洋 5762950428 C 6557279012 28584 盛輝 你們，評(píng)論，網(wǎng)站
873 2019-06-11 18:29:46 193388281 宋秀英 193388281 C 3469392341 33955 張帥 免費(fèi)，或者，各種
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
4716 2019-04-01 05:01:22 407191975 陳俊 407191975 C 4100230801 197165137 滕晨 推薦
4722 2019-04-11 09:52:15 2830451569 吉龍 2830451569 C 2084696072 205077794 張建平 歡迎
4752 2019-03-24 17:00:34 7365738066 劉偉 7365738066 C 6160001466 239114293 劉斌 政府
4759 2019-01-28 05:53:12 6523292694 黎秀芳 6523292694 C 3802748920 246025632 王倩 深圳，他們，國(guó)內(nèi)
4767 2019-04-11 01:55:52 8065795703 張秀梅 8065795703 D 2896766255 253739374 袁雷 以下，歷史，生產(chǎn)
4847 2019-05-19 19:31:07 9200616229 李桂花 9200616229 D 5347078010 342354824 宮博 您的
4895 2019-06-27 17:27:20 3828161273 徐峰 3828161273 D 3811921325 395016562 盧云 電話
4944 2019-02-23 02:25:25 9460657215 姚鳳蘭 9460657215 C 7094387010 442623965 馬鳳英 還是，朋友，喜歡，用戶，行業(yè)
4953 2019-03-27 13:43:15 531424448 邵健 531424448 C 1146425436 451759384 宋秀榮 類(lèi)型
4981 2019-08-02 10:33:52 3010220054 洪飛 3010220054 D 4122269062 476878314 張瑩 密碼
4996 2019-07-08 09:13:59 8359281020 莫瑩 8359281020 C 8768783410 498431924 沈琴 會(huì)員
5003 2019-07-06 22:19:58 2028094118 羅琴 2028094118 D 5979852217 506641875 趙玉英 部分
5014 2019-03-18 22:19:11 998069133 徐玉珍 998069133 C 5799478716 520102884 余海燕 重要，成為，服務(wù)，同時(shí)，登錄
5026 2019-03-19 23:16:44 4933056263 羅寧 4933056263 D 8200499382 530328985 修琳 不能
5055 2019-06-16 16:29:21 4663395054 谷霞 4663395054 D 4244880246 553983223 余明 全部，這么，進(jìn)入，時(shí)候，支持
5064 2019-09-05 05:18:28 4874710828 易超 4874710828 D 3119882013 560089617 趙秀榮 國(guó)家，幫助，公司
5124 2019-02-17 16:35:27 5127266304 黃雪 5127266304 C 1491876185 625620297 汪建平 公司，您的，進(jìn)入，數(shù)據(jù)
5136 2019-05-20 12:45:33 3737874458 章瑞 3737874458 C 5820740837 639509111 唐丹 發(fā)布，記者，時(shí)候，上海，知道
5152 2019-08-22 02:14:05 9880973840 李明 9880973840 C 4753187380 650723952 李穎 數(shù)據(jù)，位置，是否，一起，軟件
5187 2019-05-05 01:51:28 5969612341 嚴(yán)芳 5969612341 D 8469711917 696169555 韓丹丹 非常
5194 2019-04-02 09:49:49 1691148700 張秀蘭 1691148700 C 1505305046 713755945 曹春梅 注冊(cè)，中心，合作
5196 2019-03-11 20:20:19 5261976352 劉小紅 5261976352 D 4116060655 718706125 陳穎 狀態(tài)，但是，會(huì)員，不能，今年
5220 2019-06-08 22:31:53 2226838817 藍(lán)云 2226838817 C 5109722835 741192242 梅軍 控制
5238 2019-06-04 03:22:34 7560543392 魏秀榮 7560543392 D 8790965520 769273079 王偉 工作，原因，國(guó)際，能力
5242 2019-08-22 20:50:28 1739867400 張建國(guó) 1739867400 C 2915260463 770790503 趙桂芳 詳細(xì)
5255 2019-03-25 03:44:55 8833700305 劉瑞 8833700305 C 5048275295 787623534 李瑞 一些，情況，標(biāo)準(zhǔn)，方式
5280 2019-03-02 20:13:40 9245143007 王佳 9245143007 C 1827932520 818620397 王軍 不過(guò)
5353 2019-06-24 18:35:18 8712004123 趙玉 8712004123 C 2844248173 894776758 姜帆 你們，感覺(jué)，業(yè)務(wù)，什么
5383 2019-03-30 04:21:58 6736717536 華秀蘭 6736717536 C 1040628699 925870996 陳成 下載
5414 2019-03-27 21:25:50 2777228832 楊秀梅 2777228832 D 1814721576 962375431 高強(qiáng) 回復(fù)，顯示，這里
193 rows × 9 columns

# 查看對(duì)照組In [14]:df2.head()

Out[14]:

TR_DT TR_TM CUST_ID CUST_NAME CARD_ID TR_TYPE OPP_ID TR_AMT OPP_NAME COMMENT DT
0 2017/4/13 3:23:26 6242668433 王丹 6242668433 D 4389320700 5023 楊利 一個(gè) 2017/4/13 3:23:26
1 2019/8/24 11:27:21 645470876 江桂珍 645470876 C 3160533721 5023 吳英 還有，決定，只是，客戶，基本 2019/8/24 11:27:21
2 2013/3/7 22:03:10 8043584726 楊璐 8043584726 C 784515667 5024 鐘楠 數(shù)據(jù)，管理，什么 2013/3/7 22:03:10
3 2013/3/1 20:02:40 4580505126 王龍 4580505126 C 7745988473 5026 許晨 網(wǎng)上，等級(jí)，文件，資源 2013/3/1 20:02:40
4 2019/2/9 0:50:28 7413364874 賈桂蘭 7413364874 D 7830830478 5041 楊丹丹 關(guān)于，進(jìn)入，發(fā)現(xiàn) 2019/2/9 0:50:28

In [15]:df2.shape

Out[15]:
(5450,?11)

In [16]:%%timeitpd.to_datetime(df2['TR_DT'])
4.78?ms?±?398?μs?per?loop?(mean?±?std.?dev.?of?7?runs,?100?loops?each)

In [17]:%%timeitdf2['TR_DT'] = pd.to_datetime(df2['TR_DT'],format = '%Y/%m/%d')
618?μs?±?16?μs?per?loop?(mean?±?std.?dev.?of?7?runs,?1000?loops?each)

4.查看唯一值個(gè)數(shù)。（有人說(shuō)，時(shí)間有重復(fù)的值設(shè)為行索引計(jì)算時(shí)會(huì)出錯(cuò)）

In [18]:df2['TR_DT'].unique().__len__()# 結(jié)果為：3841，很明顯有重復(fù)值。

Out[18]:
3841

5.設(shè)置行索引。（此時(shí)數(shù)據(jù)類(lèi)型為日期時(shí)間格式，與上面df1做對(duì)照）

In [19]:df2.set_index('TR_DT',inplace =True)df2.tail()

Out[19]:

TR_TM CUST_ID CUST_NAME CARD_ID TR_TYPE OPP_ID TR_AMT OPP_NAME COMMENT DT
TR_DT 









2009-04-28 13:47:13 5256787952 徐桂蘭 5256787952 D 6107428542 993450936 姬春梅 如果 2009/4/28 13:47:13
2008-04-26 18:16:24 6028210306 馬霞 6028210306 C 1533609481 995224040 李利 其中 2008/4/26 18:16:24
2001-08-07 20:42:04 9012812841 李麗麗 9012812841 D 4561419087 995968641 王穎 城市 2001/8/7 20:42:04
2017-05-17 6:14:07 9929073172 馮麗娟 9929073172 D 6425254614 996109384 陳金鳳 那么，沒(méi)有，開(kāi)發(fā)，今天，深圳 2017/5/17 6:14:07
2001-01-31 10:17:27 7938005479 楊慧 7938005479 C 3678877832 999526658 姚梅 支持，看到，國(guó)內(nèi)，專業(yè) 2001/1/31 10:17:27

#?由于前面設(shè)置了數(shù)據(jù)類(lèi)型為日期時(shí)間類(lèi)型，所以可以直接查看2019年全年的數(shù)據(jù)In [20]:df2['2019'].head()

Out[20]:

TR_TM CUST_ID CUST_NAME CARD_ID TR_TYPE OPP_ID TR_AMT OPP_NAME COMMENT DT
TR_DT 









2019-08-24 11:27:21 645470876 江桂珍 645470876 C 3160533721 5023 吳英 還有，決定，只是，客戶，基本 2019/8/24 11:27:21
2019-02-09 0:50:28 7413364874 賈桂蘭 7413364874 D 7830830478 5041 楊丹丹 關(guān)于，進(jìn)入，發(fā)現(xiàn) 2019/2/9 0:50:28
2019-06-20 4:15:40 4137413510 劉艷 4137413510 C 1499282704 5121 謝玲 大小 2019/6/20 4:15:40
2019-06-05 23:57:55 4081613672 鄭斌 4081613672 C 3329349623 5150 廖旭 經(jīng)營(yíng) 2019/6/5 23:57:55
2019-05-03 12:13:42 3118752384 申勇 3118752384 D 1506335458 5296 劉麗 當(dāng)然，大家，說(shuō)明 2019/5/3 12:13:42

# 查看2018年8月全月數(shù)據(jù)In [21]:df2['2018-08']

Out[21]:

TR_TM CUST_ID CUST_NAME CARD_ID TR_TYPE OPP_ID TR_AMT OPP_NAME COMMENT DT
TR_DT 









2018-08-09 1:18:59 4461213772 張想 4461213772 D 3892439396 52554 趙建國(guó) 不斷 2018/8/9 1:18:59
2018-08-02 1:18:15 7608142050 余欣 7608142050 D 1543162675 59720 李晨 實(shí)現(xiàn)，今天，無(wú)法 2018/8/2 1:18:15
2018-08-02 0:59:11 9466501052 哈秀芳 9466501052 C 8960107270 80014 董桂芝 之后，查看，這種，中文，行業(yè) 2018/8/2 0:59:11
2018-08-10 17:53:55 5892229304 吳玲 5892229304 C 4736419055 94136 張紅霞 查看 2018/8/10 17:53:55
2018-08-06 22:52:19 3265289234 張萍 3265289234 D 495817780 513761 宋淑英 過(guò)程，產(chǎn)品，就是，時(shí)候 2018/8/6 22:52:19
2018-08-26 21:29:05 6881709860 吳淑英 6881709860 C 1955037839 614626 許彬 來(lái)源 2018/8/26 21:29:05
2018-08-26 22:22:36 7596300602 姜陽(yáng) 7596300602 D 5586089463 741498 趙楠 來(lái)源 2018/8/26 22:22:36
2018-08-28 12:55:44 7354511095 劉淑英 7354511095 D 7543558124 937545 張暢 現(xiàn)在，可能，部門(mén) 2018/8/28 12:55:44
2018-08-19 10:03:36 7608567890 黃彬 7608567890 C 6571223653 6964670 王靜 類(lèi)別，合作，到了，文化，計(jì)劃 2018/8/19 10:03:36
2018-08-24 21:13:36 2862928104 何瑞 2862928104 C 9475868519 9728345 陳玉梅 發(fā)現(xiàn)，參加，質(zhì)量 2018/8/24 21:13:36
2018-08-11 16:07:18 6373291096 劉寧 6373291096 C 4813083668 36566134 石娜 價(jià)格 2018/8/11 16:07:18
2018-08-13 3:47:44 7375646786 楊淑珍 7375646786 C 5045702491 84429974 金雪梅 能夠，投資，其他，詳細(xì) 2018/8/13 3:47:44
2018-08-31 5:23:41 863602136 黃峰 863602136 D 2466359864 93340210 陳紅 問(wèn)題，自己，自己，可以，建設(shè) 2018/8/31 5:23:41
2018-08-19 3:15:35 6795273748 姜麗華 6795273748 D 4530696397 100190803 朱想 文化 2018/8/19 3:15:35
2018-08-30 22:17:05 2416300510 曹倩 2416300510 D 5019740318 296681657 裴琴 個(gè)人 2018/8/30 22:17:05
2018-08-12 6:36:41 9957924298 劉文 9957924298 C 1242463232 619712915 劉雪 網(wǎng)上，的是，更新，論壇，加入 2018/8/12 6:36:41
2018-08-07 0:52:43 1797969934 劉玉梅 1797969934 D 5461654240 721062764 黃洋 應(yīng)該，今天，還有 2018/8/7 0:52:43
2018-08-03 8:07:42 4163264148 張歡 4163264148 D 7002757167 991012528 張淑英 而且 2018/8/3 8:07:42

# 好處多多，還可以查看一段時(shí)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)In [22]:df2.sort_index(inplace  = True)
In [23]:df2['2000-01-01':'2000-01-06']

Out[23]:

TR_TM CUST_ID CUST_NAME CARD_ID TR_TYPE OPP_ID TR_AMT OPP_NAME COMMENT DT
TR_DT 









2000-01-01 13:37:41 8379638746 陳梅 8379638746 C 5675685980 57767819 邢霞 價(jià)格，社區(qū)，控制，完成，品牌 2000/1/1 13:37:41
2000-01-05 2:41:28 530197567 易寧 530197567 C 7620466443 6193 李金鳳 質(zhì)量 2000/1/5 2:41:28
2000-01-05 20:11:05 3113560650 梁秀云 3113560650 C 9640883066 2212113 王波 網(wǎng)上 2000/1/5 20:11:05

6.截取一定時(shí)間范圍的數(shù)據(jù)。

#?保留2019年9月及之后的數(shù)據(jù)In [24]:after_09 = df2.truncate(before='2019-09')after_09

Out[24]:

TR_TM CUST_ID CUST_NAME CARD_ID TR_TYPE OPP_ID TR_AMT OPP_NAME COMMENT DT
TR_DT 









2019-09-01 13:13:30 6612959791 龐婷婷 6612959791 D 6462992751 93402 寧霞 不過(guò)，資料，還有，來(lái)自 2019/9/1 13:13:30
2019-09-01 14:30:18 6082904803 阮浩 6082904803 C 4664386947 1274246 王倩 公司，地方，世界 2019/9/1 14:30:18
2019-09-04 20:43:03 5297235591 鐘陽(yáng) 5297235591 D 5585961033 3653940 陸佳 參加，出現(xiàn)，關(guān)系 2019/9/4 20:43:03
2019-09-05 5:18:28 4874710828 易超 4874710828 D 3119882013 560089617 趙秀榮 國(guó)家，幫助，公司 2019/9/5 5:18:28

#?對(duì)照組：并不會(huì)按照時(shí)間范圍截取，不過(guò)可以按照索引截取In [25]:df1['DT'].truncate(after = 9)

Out[25]:
0???2017-04-13?03:23:26
1???2019-08-24?11:27:21
2???2013-03-07?22:03:10
3???2013-03-01?20:02:40
4???2019-02-09?00:50:28
5???2000-09-22?01:57:51
6???2013-12-30?20:14:52
7???2010-02-14?14:13:39
8???2005-09-11?21:58:32
9???2014-11-28?02:23:22
Name:?DT,?dtype:?datetime64[ns]

7.計(jì)算時(shí)間間隔。

# 時(shí)間間隔計(jì)算，必須類(lèi)型相同，結(jié)果很難看In [26]:delta = pd.datetime.now() - df1['DT'].truncate(after = 9)delta

Out[26]:
0???1034?days?11:46:11.011366
1????171?days?03:42:16.011366
2???2531?days?17:06:27.011366
3???2537?days?19:06:57.011366
4????367?days?14:19:09.011366
5???7081?days?13:11:46.011366
6???2233?days?18:54:45.011366
7???3649?days?00:55:58.011366
8???5265?days?17:11:05.011366
9???1901?days?12:46:15.011366
Name:?DT,?dtype:?timedelta64[ns]

# 時(shí)間間隔結(jié)果很難看，需要進(jìn)一步處理In [27]:delta.dt.days, delta.dt.seconds

Out[27]:
(0????1034
?1?????171
?2????2531
?3????2537
?4?????367
?5????7081
?6????2233
?7????3649
?8????5265
?9????1901
?Name:?DT,?dtype:?int64,?0????42371
?1????13336
?2????61587
?3????68817
?4????51549
?5????47506
?6????68085
?7?????3358
?8????61865
?9????45975
?Name:?DT,?dtype:?int64)

8.時(shí)間增量計(jì)算。

# 時(shí)間增量一周In [28]:df1['DT'].head() + pd.Timedelta(days = 7)

Out[28]:
0???2017-04-20?03:23:26
1???2019-08-31?11:27:21
2???2013-03-14?22:03:10
3???2013-03-08?20:02:40
4???2019-02-16?00:50:28
Name:?DT,?dtype:?datetime64[ns]

9.求年份。

In [29]:df1['DT'].head().dt.year

Out[29]:
0????2017
1????2019
2????2013
3????2013
4????2019
Name:?DT,?dtype:?int64

10.求月份。

In [30]:df1['DT'].head().dt.month

Out[30]:
0????4
1????8
2????3
3????3
4????2
Name:?DT,?dtype:?int64

11.求天數(shù)。

In [31]:df1['DT'].head().dt.day

Out[31]:
0????13
1????24
2?????7
3?????1
4?????9
Name:?DT,?dtype:?int64


時(shí)間處理技巧3

	DT	CUST_ID	CUST_NAME	CARD_ID	TR_TYPE	OPP_ID	TR_AMT	OPP_NAME	COMMENT
1	2019-08-24 11:27:21	645470876	江桂珍	645470876	C	3160533721	5023	吳英	還有，決定，只是，客戶，基本
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2018-08-07	0:52:43	1797969934	劉玉梅	1797969934	D	5461654240	721062764	黃洋	應(yīng)該，今天，還有	2018/8/7 0:52:43
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有時(shí)候，我們又需要把合并的日期、時(shí)間分隔開(kāi)，怎么處理呢？！

# 查看數(shù)據(jù)類(lèi)型In [32]:df2['DT'].dtype

Out[32]:

dtype('O')

方法一：自定義日期、時(shí)間格式實(shí)現(xiàn)

1.轉(zhuǎn)換類(lèi)型。

In [33]:pd.to_datetime(df2['DT'],format='%Y/%m/%d %H:%M:%S')

Out[33]:

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Name:?DT,?Length:?5450,?dtype:?datetime64[ns]

2.自定義格式。

#?自定義時(shí)間格式，%F默認(rèn)為yyyy-mm-ddIn [34]:pd.to_datetime(df2['DT'],format='%Y/%m/%d?%H:%M:%S').dt.strftime('%F')

Out[34]:

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Name:?DT,?Length:?5450,?dtype:?object

方法二：分割日期、時(shí)間實(shí)現(xiàn)

1.普通分割日期、時(shí)間。

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Name:?DT,?Length:?5450,?dtype:?object

2.實(shí)現(xiàn)分割日期、時(shí)間。

In [36]:df2['DT'].str.split(' ',expand = True)[0]

Out[36]:

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2019-08-13????2019/8/13
2019-08-14????2019/8/14
2019-08-16????2019/8/16
2019-08-20????2019/8/20
2019-08-22????2019/8/22
2019-08-22????2019/8/22
2019-08-23????2019/8/23
2019-08-24????2019/8/24
2019-08-24????2019/8/24
2019-08-26????2019/8/26
2019-08-28????2019/8/28
2019-08-29????2019/8/29
2019-08-29????2019/8/29
2019-08-29????2019/8/29
2019-08-31????2019/8/31
2019-09-01?????2019/9/1
2019-09-01?????2019/9/1
2019-09-04?????2019/9/4
2019-09-05?????2019/9/5
Name:?0,?Length:?5450,?dtype:?object

3.實(shí)現(xiàn)自定義格式。

In [37]:df2['DT'].str.split(' ',expand = True)[0].str.replace('/','-')

Out[37]:

TR_DT
2000-01-01?????2000-1-1
2000-01-05?????2000-1-5
2000-01-05?????2000-1-5
2000-01-08?????2000-1-8
2000-01-10????2000-1-10
2000-01-11????2000-1-11
2000-01-13????2000-1-13
2000-01-13????2000-1-13
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2000-01-15????2000-1-15
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2000-01-20????2000-1-20
2000-01-21????2000-1-21
2000-01-22????2000-1-22
2000-01-22????2000-1-22
2000-01-23????2000-1-23
2000-01-23????2000-1-23
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2000-01-31????2000-1-31
2000-01-31????2000-1-31
2000-02-01?????2000-2-1
2000-02-02?????2000-2-2
2000-02-03?????2000-2-3
2000-02-04?????2000-2-4
2000-02-04?????2000-2-4
2000-02-07?????2000-2-7
2000-02-08?????2000-2-8
2000-02-09?????2000-2-9
2000-02-09?????2000-2-9
????????????????...????
2019-08-01?????2019-8-1
2019-08-01?????2019-8-1
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2019-08-04?????2019-8-4
2019-08-04?????2019-8-4
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2019-08-22????2019-8-22
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2019-08-24????2019-8-24
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2019-08-28????2019-8-28
2019-08-29????2019-8-29
2019-08-29????2019-8-29
2019-08-29????2019-8-29
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2019-09-01?????2019-9-1
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Name:?0,?Length:?5450,?dtype:?object

結(jié)束語(yǔ)

日期、時(shí)間數(shù)據(jù)處理，說(shuō)實(shí)話是數(shù)據(jù)處理中比較難的一部分，處理不好的話，各種問(wèn)題。尤其是本文提到的時(shí)間差、時(shí)間增量等問(wèn)題。目前，我還沒(méi)有發(fā)現(xiàn)Python比SQL處理時(shí)間更簡(jiǎn)單的庫(kù)。如果有，煩請(qǐng)各位告知一二。

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精

彩

推

薦

↓ ↓ ↓

不再糾結(jié)，一文詳解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

還在用Excel的vlookup？Python幾行代碼就能搞定！

一場(chǎng)pandas與SQL的巔峰大戰(zhàn)

一場(chǎng)pandas與SQL的巔峰大戰(zhàn)（二）

“在看”的永遠(yuǎn)18歲~