pandas 中DataFrame使用 数据标准化 数据分组 日期转换 日期格式化 日期抽取

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转自:https://blog.csdn.net/meiqi0538/article/details/82558000

1数据标准化

将数据按比例缩放,使之落入到特定区间,一般我们使用0-1标准化。公式如下:

X∗=x−minmax−minX∗=x−minmax−min

#导包import pandas;from pandas import read_csv df=read_csv(r"C:\Users\JackPi\Desktop\pandas\data\data13.csv") scale=(df.score-df.score.min())/(df.score.max()-df.score.min())
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数据计算前后对比 

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2 数据分组

根据数据分析对象的特征,按照一定数值指标,把数据分析对象划分为不同的区间部分来进行研究,以揭示其内在的联系和规律性。这里我们可以使用cut函数,cut(series,bins,right=True,labels=NULL),其中:

series:需要分组的数据

bins:分组的划分数组

right:分组的时候,右边是否闭合

labels:分组的自定义标签,可以不自定义

#导包import pandas;from pandas import read_csv df=read_csv(r"C:\Users\JackPi\Desktop\pandas\data\data14.csv",sep="|") bins=[min(df.cost)-1,20,40,60,80,100,max(df.cost)+1] labels=['20以下','20到40','40到60','60到80','80到100','100以上'] result=pandas.cut(df.cost,bins=bins,right=False,labels=labels)

数据处理前后对比:

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将对应的数据进行了标注。

3 日期转换

将字符型的日期格式的数据,转换成日期型数据的过程,使用date=to_datetime(dateString,format)

属性注释
%Y代表年份
%m代表月份
%d代表日期
%H代表小时
%M代表分钟
%S代表秒
#导包from pandas import read_csvfrom pandas import to_datetime df=read_csv(r"C:\Users\JackPi\Desktop\pandas\data\data15.csv",encoding='utf8') df_dt=to_datetime(df.注册时间,format="%Y/%m/%d")

数据处理前后对照

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4日期格式化

将日期型的数据,按照给定的格式,转为字符型的数据。日期格式化函数:apply(lambda x:处理逻辑),datetime.strftime(x,format) ,这里的format与时间转化相同。

#导包from pandas import read_csvfrom pandas import to_datetimefrom datetime import datetime df=read_csv(r"C:\Users\JackPi\Desktop\pandas\data\data16.csv",encoding='utf8') df_dt=to_datetime(df.注册时间,format="%Y/%m/%d") df_dt_str=df_dt.apply(lambda x: datetime.strftime(x,"%d-%m-%Y"))

时间转换前后对比

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5日期抽取

从日期格式里,抽取出需要的部分属性。使用的发函数:datetime列.dt.property

属性注释
second1-60:秒,从1开始,到60
minute1-60:分钟,从1开始,到60
hour1-24:小时,从1开始,到24
day1-31:一个月中的第几天,从1开始,最大31
month1-12:月份,从1开始,到12
year年份
weekday1-7:一周中的第几天,从1开始,最大为7
#导包from pandas import read_csvfrom pandas import to_datetime df=read_csv(r"C:\Users\JackPi\Desktop\pandas\data\data17.csv",encoding='utf8') df_dt=to_datetime(df.注册时间,format="%Y/%m/%d") s_y=df_dt.dt.years_s=df_dt.dt.seconds_m=df_dt.dt.minutes_h=df_dt.dt.hours_d=df_dt.dt.days_M=df_dt.dt.months_w=df_dt.dt.weekday

原始数据,转换数据对比

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