日常记录知识点
目录
- 唉我啥也不会
- 日期或时间需要补全位数
- 时间间隔的类型转换
- 在当前日期基础上减去一段时间
- 数据分组时每一列的聚合方式不同
- 数据转换成独热编码
- 遍历修改字典的内容
- dataframe拼接后索引
唉我啥也不会
太难了
日期或时间需要补全位数
excel里面的数据可能因为单元格格式设置为数字,高位的0会消失,比如下面的时间列
可以使用zfill()函数
#Python zfill() 方法返回指定长度的字符串,原字符串右对齐,前面填充0。
data['时刻']=data['时刻'].apply(lambda x:x.zfill(6))
补全后
时间间隔的类型转换
已经计算出了一列与上次事件的时间间隔如下
此时该列的数据类型为
想要转换成小时的格式可以除以
data['时间间隔']=new_data['时间'].diff()/np.timedelta64(1, 'h')
换算后
在当前日期基础上减去一段时间
data['日期'][i]-pd.Timedelta(days=5)#减5天
数据分组时每一列的聚合方式不同
每列分别聚合
data=data.groupby(['id']).agg({'特征1':np.mean,'特征2':np.sum,'特征3':np.max})
数据转换成独热编码
转换前
代码
oh=pd.get_dummies(data['特征名'])
转换后
遍历修改字典的内容
for k in list(dict.keys()):dict[k]
dataframe拼接后索引
dataframe拼接后要重新设置索引,否则会保留原来的,索引有重复
all_data=pd.concat([data,new_data],axis=0)
all_data=all_data.reset_index(drop=True)
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