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。 推奨読書:
以上がPython がデータフレームの時間フィールドを処理する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。