이번에는 Python이 데이터프레임의 시간 필드를 처리하는 방법을 보여 드리겠습니다. Python이 데이터프레임의 시간 필드를 처리할 때 주의 사항은 무엇입니까? 다음은 실제 사례입니다.
기계 학습 과정에서 csv 파일은 일반적으로 pandas를 통해 읽고 dadaframe 형식으로 유지됩니다. 그러나 때로는 데이터 프레임에서 시간 필드를 모델링해야 합니다. 예를 들어 시간 형식이 datetime이면 데이터 프레임이 필요합니다. 동일한 방식으로 작동합니다. 시간 필드를 작동할 때 오류가 보고되므로 적합 및 예측을 위해 sklearn 라이브러리를 사용할 때 matplotlib 그리기가 필요한 경우 적합 및 예측 후에 시간 필드를 먼저 타임스탬프 형식으로 변환해야 합니다. , 타임스탬프 형식은 2017-02-01 14:25:14와 같이 Time 문자열 으로 변환되어야 합니다.
다음은 제가 처리한 코드입니다. 아이들에게 도움이 되기를 바랍니다!
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)
추가: 값이 날짜/시간 형식이 아닌 경우 변환해야 합니다.
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)
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