【Python基礎(chǔ)】關(guān)于日期特征，你想知道操作都在這兒～

今日錦囊

特征錦囊：關(guān)于日期特征，你想知道操作都在這兒～

? Index

• 字符串轉(zhuǎn)日期
• 日期轉(zhuǎn)字符串
• 13位的時間戳轉(zhuǎn) 日期格式str
• 13位的時間戳轉(zhuǎn)datetime
• 10位的時間戳轉(zhuǎn) 日期格式str
• 10位的時間戳轉(zhuǎn)datetime
• 提取月的總天數(shù)
• 獲取前一天日期
• 獲取今天日期
• 提取日期實體
• 日期差計算(天)
• 日期差計算(小時)

我們做模型經(jīng)常會遇到很多日期的操作，比如我們要把導(dǎo)入的原始數(shù)據(jù)里的日期做一下預(yù)處理，把該轉(zhuǎn)的類型給轉(zhuǎn)了，把該要提取的信息給提取出來。今天，這篇錦囊就是把這些相關(guān)日期的操作給羅列了一下，希望大家看了有一定的幫助～

在開始之前，我們需要先導(dǎo)入一些常用的庫包以及捏造一些測試數(shù)據(jù)。

#?導(dǎo)入相關(guān)庫包
import?pandas?as?pd
import?numpy?as?np
import?datetime
import?time
import?random
from?calendar?import?monthrange?

#?捏造數(shù)據(jù)
df?=?pd.DataFrame(
??????[[1,?1508212054157,'1993-11-03'],
???????[2,?1507029571478,'1993-11-04'],
???????[3,?1508211513583,'1993-10-03'],
???????[4,?1507029532200,'1993-02-03'],
???????[5,?1507029671831,'1993-06-20']
??????]
??????,columns=['user_id','timestamp13','date'])

#?捏造?10位的?時間戳
df['timestamp10']?=?df['user_id'].apply(lambda?x:int(time.time()-10000*x))

df.head()

字符串轉(zhuǎn)日期 ?

#?字符串轉(zhuǎn)日期
df['datetime64']?=?pd.to_datetime(df['date'])

日期轉(zhuǎn)字符串 ?

#?日期轉(zhuǎn)字符串
df['date_str']?=?df['datetime64'].apply(lambda?x:?x.strftime('%Y-%m-%d?%H:%M:%S'))

13位的時間戳轉(zhuǎn) 日期格式str ?

#?13位的時間戳轉(zhuǎn)?日期格式str
df['timestamp13_to_datetime']?=?df['timestamp13'].apply(lambda?x:?\
????????????????????????????????????????????????????????time.strftime('%Y-%m-%d?%H:%M:%S',time.localtime(x/1000)))

13位的時間戳轉(zhuǎn)datetime ?

#?13位的時間戳轉(zhuǎn)datetime
df['timestamp13_to_datetime2']?=?pd.to_datetime(df['timestamp13_to_datetime'])

10位的時間戳轉(zhuǎn) 日期格式str ?

#?10位的時間戳轉(zhuǎn)?日期格式str
df['timestamp10_to_datetime']?=?df['timestamp10'].apply(lambda?x:?\
????????????????????????????????????????????????????????time.strftime('%Y-%m-%d?%H:%M:%S',time.localtime(x)))

10位的時間戳轉(zhuǎn)datetime ?

#?10位的時間戳轉(zhuǎn)datetime
df['timestamp10_to_datetime2']?=?pd.to_datetime(df['timestamp10_to_datetime'])

提取月的總天數(shù) ?

#?提取月的總天數(shù)
def?extract_month_range(year,?month):
????'''提取這個月的總天數(shù)'''
????first_day_of_month,?days_in_a_month?=?monthrange(int(year),?int(month))
????return?days_in_a_month
df['days_in_a_month']?=?df.apply(lambda?x:?extract_month_range(x['year'],?x['month']),?axis=1)

獲取前一天日期 ?

#?獲取前一天日期
df['yesterday']?=?df['datetime64']?-?datetime.timedelta(days=1)

獲取今天日期 ?

#?獲取今天日期
df['today']?=?datetime.date.today()

提取日期實體 ?

#?提取日期實體
df['day']?=?df['datetime64'].dt.day?#天
df['weekday']?=?df['datetime64'].dt.weekday?#周
df['month']?=?df['datetime64'].dt.month?#月
df['year']?=?df['datetime64'].dt.year?#年

日期差計算(天) ?

#?日期差計算(天)
df['day_dif']?=?(df['datetime64']?-?df['yesterday']).dt.days

日期差計算(小時) ?

#?日期差計算(小時)
df['hour_dif']?=?(df['datetime64']?-?df['yesterday']).values/np.timedelta64(1,?'h')?#?換成?D?則為?天

當我們跑完了上面的代碼，就會得到下面的結(jié)果集：

今天的分享就到這里啦～感謝閱讀！