#pd.to_datetime函数

#读取数据
import pandas as pd
data = pd.read_csv('police.csv')
 
#将stop_date转化为datetime的格式的dataframe,存到stop_datetime
data['stop_datetime'] = pd.to_datetime(data.stop_date')

#自定义一个时间,计算时间差

data_new = pd.to_datetime('2006-01-01')
data['time_d'] = time_new - data.stop_datetime
data['time_d'].head()

pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日

#统计各年份和月份出现的次数

data.stop_datetime.dt.year.value_counts()
data.stop_datetime.dt.month.value_counts()

pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日

#提取年、月、日

#提取年
data['year'] = data.stop_datetime.dt.year
data['year'].head()
 
#提取月份
data['month'] = data.stop_datetime.dt.month
data['month'].head()
 
#提取日
data['day'] = data.stop_datetime.dt.day
data['day'].head()

pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日

#使用时间序列数据绘图

data['stop_time_datetime'] = pd.to_datetime(data.stop_time)
data.groupby(data.stop_time_datetime.dt.hour).drugs_related_stop.sum().plot()

pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!