python|jupyter|pandas|4.3转换与处理时间序列数据

4.3转换与处理时间序列数据

数据分析的分析对象：数值型、类别型、时间类型

转换字符串时间为标准时间

#前面
import pandas as pd
order1=pd.read_table('E:\大三上\张宇萌\实习任务安排（2019-9-26）/meal_order_info.csv',sep=',',encoding='gbk')

#转换
print('转换前订单信息表lock_time的类型为：',order1['lock_time'].dtypes)
order1['lock_time']=pd.to_datetime(order1['lock_time'])
print('转换后类型为',order1['lock_time'].dtypes)

Timestamp的最小时间和最大时间

print('最小时间',pd.Timestamp.min)
print('最大时间',pd.Timestamp.max)

时间字符串转换为Datetimeindex和Periodindex

#Datetimeindex
dateindex=pd.DatetimeIndex(order1['lock_time'])#注意大写
print('转换后类型为',type(dateindex))

#Periodindex
periodindex=pd.PeriodIndex(order1['lock_time'],freq='S')#注意大写
print('转换后类型为',type(periodindex))
#转化为Periodindex时，要通过frep参数指定时间间隔，
#常用的时间间隔: Y(年) M(月) D(日) H(小时) T(分钟) S(秒)

提取时间序列数据信息

#提取Datetime数据中的时间序列

#年份
year1=[i.year for i in order1['lock_time']]
print('lock_time中年份的前5个数据',year1[1:5])
#月份
month1=[i.month for i in order1['lock_time']]
print('lock_time中月份的前5个数据',month1[1:5])
#日期
day1=[i.day for i in order1['lock_time']]
print('lock_time中日期的前5个数据',day1[1:5])
#星期
weekday1=[i.weekday_name for i in order1['lock_time']]
print('lock_time中星期的前5个数据',weekday1[1:5])

#提取Dateindex和Periodindex中的数据

print('dateindex中星期前5个数据',dateindex.weekday_name[:5])
print('periodindex中星期标号前5个数据',periodindex.weekday[:5])
#注意，periodindex比Dateindex少了weekday_name属性，
#所以不能直接提取星期名称，要先提取标号，再赋值

加减时间

#加运算
time1=order1['lock_time']+pd.Timedelta(days=1)
print('初始前5行数据：',order1['lock_time'][:5])
print('结果前5行数据：',time1[:5])

#减运算
time2=order1['lock_time']-pd.to_datetime('2017-1-1')
print('lock_time减去2017年1月1日0点0时0分（前5行）',time2[:5])

任务实现

import pandas as pd
order1=pd.read_table('E:\大三上\张宇萌\实习任务安排（2019-9-26）/meal_order_info.csv',sep=',',encoding='gbk')

#订单信息表时间数据转换
print('use_start_time,lock_time类型：',order1[['use_start_time','lock_time']].dtypes)
order1['use_start_time']=pd.to_datetime(order1['use_start_time'])
order1['lock_time']=pd.to_datetime(order1['lock_time'])
print('use_start_time,lock_time类型：'，order1[['use_start_time','lock_time']].dtypes)

#订单信息表时间信息提取
year1=[i.year for i in order1['lock_time']]
month1=[i.month for i in order1['lock_time']]
day1=[i.day for i in order1['lock_time']]
week=[i.week for i in order1['lock_time']]#周信息
weekday=[i.weekday() for i in order1['lock_time']]#星期信息
weekname=[i.weekday_name for i in order1['lock_time']]#星期名称
print('lock_time中年份的前5个数据',year1[1:5])
print('lock_time中月份的前5个数据',month1[1:5])
print('lock_time中日期的前5个数据',day1[1:5])
print('lock_time中周的前5个数据',week[1:5])
print('lock_time中星期名称的前5个数据',weekname[1:5])
print('lock_time中星期的前5个数据',weekday[1:5])

#查看订单信息表时间统计信息
timemin=order1['lock_time'].min()
timemax=order1['lock_time'].max()
print('订单最早时间',timemin)
print('订单最晚时间',timemax)
print('订单持续的时间',timemax-timemin)
checktime=order1['lock_time']-order1['use_start_time']
print('平均点餐时间',checktime.mean())
print('最短点餐时间',checktime.min())
print('最长点餐时间',checktime.max())

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