Nội dung chính
Xem Cách thêm cột tháng trong python 2024
Tôi cần thêm các giá trị (tháng) trong cột ‘tháng’ vào cột ngày và nhận một ngày mới. Tôi đã nghiên cứu và tìm thấy một số giải pháp như thế này
self.df['New_Date'] = (
self.df["DATE"].values.astype("datetime64[M]")
+ self.df["Months"].values.astype("timedelta64[M]")
)
Nhưng như bạn có thể thấy, tôi nhận được tháng chính xác nhưng ngày đó là ngày đầu tiên của tháng đó chứ không phải ngày chính xác của ngày
Tôi đang cố gắng không sử dụng apply & offset hoặc apply & relativedelta vì tôi nghĩ rằng hiệu quả của tập lệnh của mình sẽ không tốt. Vì vậy, tôi muốn biết liệu có cách nào để sử dụng relativedelta hoặc offset mà không sử dụng apply (có thể vector hóa nhưng tôi không thể tìm ra cách thực hiện) hoặc nếu bạn biết một cách khác để có kết quả chính xác
Ban đầu, các giá trị trong
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
7 là các chuỗi ký tự và không cung cấp bất kỳ thao tác ngày giờ nào (e. g. trích xuất năm, ngày trong tuần,…). Bằng cách áp dụng hàm
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
9, gấu trúc diễn giải các chuỗi và chuyển đổi chúng thành datetime (i. e.
In [6]: air_quality.city.unique() Out[6]: array(['Paris', 'Antwerpen', 'London'], dtype=object)
0) đối tượng. Trong pandas, chúng tôi gọi các đối tượng datetime này tương tự như
In [6]: air_quality.city.unique() Out[6]: array(['Paris', 'Antwerpen', 'London'], dtype=object)
1 từ thư viện chuẩn là
In [6]: air_quality.city.unique() Out[6]: array(['Paris', 'Antwerpen', 'London'], dtype=object)
2
Ghi chú
Vì nhiều bộ dữ liệu chứa thông tin ngày giờ ở một trong các cột, hàm nhập gấu trúc như
In [6]: air_quality.city.unique() Out[6]: array(['Paris', 'Antwerpen', 'London'], dtype=object)
3 và
In [6]: air_quality.city.unique() Out[6]: array(['Paris', 'Antwerpen', 'London'], dtype=object)
4 có thể thực hiện chuyển đổi thành ngày khi đọc dữ liệu bằng cách sử dụng tham số
In [6]: air_quality.city.unique() Out[6]: array(['Paris', 'Antwerpen', 'London'], dtype=object)
5 với danh sách các cột để đọc dưới dạng Dấu thời gian
pd.read_csv("../data/air_quality_no2_long.csv", parse_dates=["datetime"])
Tại sao những đối tượng
In [6]: air_quality.city.unique() Out[6]: array(['Paris', 'Antwerpen', 'London'], dtype=object)
2 này lại hữu ích?
Ngày bắt đầu và ngày kết thúc của tập dữ liệu chuỗi thời gian mà chúng ta đang làm việc là gì?
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
1
Sử dụng
In [6]: air_quality.city.unique() Out[6]: array(['Paris', 'Antwerpen', 'London'], dtype=object)
2 cho datetimes cho phép chúng tôi tính toán với thông tin ngày tháng và làm cho chúng có thể so sánh được. Do đó, chúng ta có thể sử dụng điều này để có được độ dài của chuỗi thời gian của chúng ta
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
3
Kết quả là một đối tượng
In [6]: air_quality.city.unique() Out[6]: array(['Paris', 'Antwerpen', 'London'], dtype=object)
8, tương tự như
In [6]: air_quality.city.unique() Out[6]: array(['Paris', 'Antwerpen', 'London'], dtype=object)
9 từ thư viện Python tiêu chuẩn và xác định khoảng thời gian
Để hướng dẫn sử dụng
Các khái niệm thời gian khác nhau được gấu trúc hỗ trợ được giải thích trong phần hướng dẫn sử dụng về các khái niệm liên quan đến thời gian .
Tôi muốn thêm một cột mới vào
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
60 chỉ chứa tháng của phép đo
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
7
Bằng cách sử dụng các đối tượng
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
61 cho ngày tháng, rất nhiều thuộc tính liên quan đến thời gian được cung cấp bởi gấu trúc. Ví dụ:
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
62, nhưng cũng có thể là
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
63,
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
64,
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
65,.. Tất cả các thuộc tính này đều có thể truy cập được bằng trình truy cập
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
66
Để hướng dẫn sử dụng
Tổng quan về thuộc tính ngày hiện có được cung cấp trong bảng tổng quan về thành phần ngày và giờ . Thông tin chi tiết khác về trình truy cập
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
66 để trả về các thuộc tính giống như ngày giờ được giải thích trong phần dành riêng trên trình truy cập dt .
Nồng độ (NO_2) trung bình cho mỗi ngày trong tuần của từng vị trí đo là bao nhiêu?
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
5
Hãy nhớ mẫu tách-áp dụng-kết hợp do
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
68 cung cấp từ hướng dẫn về tính toán thống kê ? . g. nghĩa là (NO_2) ) cho từng ngày trong tuần và cho từng vị trí đo. Để nhóm vào các ngày trong tuần, chúng ta sử dụng thuộc tính datetime
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
69 (với Monday=0 và Sunday=6) của pandas
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
61, thuộc tính này cũng có thể truy cập được bởi trình truy cập
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
66. Việc nhóm trên cả hai vị trí và các ngày trong tuần có thể được thực hiện để phân chia phép tính giá trị trung bình trên mỗi kết hợp này.
Sự nguy hiểm
Vì chúng ta đang làm việc với một chuỗi thời gian rất ngắn trong các ví dụ này, phân tích không cung cấp kết quả đại diện dài hạn
Viết mẫu (NO_2) điển hình trong ngày của chuỗi thời gian gồm tất cả các trạm cùng nhau. Nói cách khác, giá trị trung bình cho mỗi giờ trong ngày là bao nhiêu?
In [6]: air_quality.city.unique() Out[6]: array(['Paris', 'Antwerpen', 'London'], dtype=object)
0
Tương tự như trường hợp trước, chúng tôi muốn tính toán một thống kê nhất định (e. g. nghĩa là (NO_2) ) cho mỗi giờ trong ngày và chúng tôi có thể sử dụng lại phương pháp tách-áp dụng-kết hợp. Đối với trường hợp này, chúng tôi sử dụng thuộc tính datetime
pd.read_csv("../data/air_quality_no2_long.csv", parse_dates=["datetime"])
2 của pandas
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
61, thuộc tính này cũng có thể truy cập được bởi trình truy cập
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
66.
Ngày giờ dưới dạng chỉ mục #
Trong hướng dẫn định hình lại ,
pd.read_csv("../data/air_quality_no2_long.csv", parse_dates=["datetime"])
5 đã được giới thiệu để định hình lại bảng dữ liệu với mỗi vị trí đo dưới dạng một cột riêng biệt.
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
0
Ghi chú
Bằng cách xoay vòng dữ liệu, thông tin ngày giờ trở thành chỉ mục của bảng. Nói chung, có thể đạt được việc đặt cột làm chỉ mục bằng hàm
pd.read_csv("../data/air_quality_no2_long.csv", parse_dates=["datetime"])
6
Làm việc với chỉ mục ngày giờ (i. e.
pd.read_csv("../data/air_quality_no2_long.csv", parse_dates=["datetime"])
7) cung cấp các chức năng mạnh mẽ. Ví dụ: chúng tôi không cần trình truy cập
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
66 để nhận các thuộc tính chuỗi thời gian mà có sẵn các thuộc tính này trực tiếp trên chỉ mục
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
1
Một số ưu điểm khác là việc sắp xếp lại khoảng thời gian thuận tiện hoặc thang thời gian thích ứng trên các ô. Hãy áp dụng điều này trên dữ liệu của chúng tôi
Tạo biểu đồ của các giá trị (NO_2) ở các trạm khác nhau từ ngày 20 tháng 5 đến hết ngày 21 tháng 5
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
2
Bằng cách cung cấp một chuỗi phân tích thành một ngày giờ, một tập hợp con cụ thể của dữ liệu có thể được chọn trên một
pd.read_csv("../data/air_quality_no2_long.csv", parse_dates=["datetime"])
7
Để hướng dẫn sử dụng
Thông tin thêm về
pd.read_csv("../data/air_quality_no2_long.csv", parse_dates=["datetime"])
7 và việc cắt bằng cách sử dụng chuỗi được cung cấp trong phần về lập chỉ mục chuỗi thời gian .
Lấy mẫu lại chuỗi thời gian thành tần số khác#
Tổng hợp các giá trị chuỗi thời gian hàng giờ hiện tại thành giá trị tối đa hàng tháng trong mỗi trạm
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
3
Một phương pháp rất hiệu quả đối với dữ liệu chuỗi thời gian có chỉ số ngày giờ, là khả năng chuyển chuỗi thời gian sang tần số khác (e. g. , chuyển đổi dữ liệu thứ hai thành dữ liệu 5 phút)
Phương thức
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
11 tương tự như thao tác nhóm
nó cung cấp một nhóm dựa trên thời gian, bằng cách sử dụng một chuỗi (e. g.
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
13,
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
14,…) xác định tần suất mục tiêu
nó yêu cầu một chức năng tổng hợp như
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
15,
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
16,…
Để hướng dẫn sử dụng
Tổng quan về các bí danh được sử dụng để xác định tần suất chuỗi thời gian được cung cấp trong bảng tổng quan về các bí danh bù đắp .
Khi được xác định, tần số của chuỗi thời gian được cung cấp bởi thuộc tính
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
17
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
4
Tạo biểu đồ giá trị trung bình hàng ngày (NO_2) trong mỗi trạm.
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
5
Để hướng dẫn sử dụng
Thông tin chi tiết khác về sức mạnh của chuỗi thời gian
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
18 được cung cấp trong phần hướng dẫn sử dụng về lấy mẫu lại .
NHỚ
Các chuỗi ngày hợp lệ có thể được chuyển đổi thành các đối tượng ngày giờ bằng hàm
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
9 hoặc là một phần của hàm đọc
Các đối tượng ngày giờ trong gấu trúc hỗ trợ tính toán, phép toán logic và các thuộc tính liên quan đến ngày thuận tiện bằng cách sử dụng trình truy cập
In [3]: air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv") In [4]: air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"}) In [5]: air_quality.head() Out[5]: city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³
66
Làm thế nào để có được tên tháng trong gấu trúc?
Sử dụng dt. hàm month_name() để lấy tên tháng trong pandas.Làm cách nào để lấy tháng từ dấu thời gian trong Python?
thuộc tính tháng được sử dụng để tìm giá trị tháng trong đối tượng Dấu thời gian đã cho . Ví dụ 1. Sử dụng dấu thời gian. thuộc tính tháng để tìm giá trị tháng trong đối tượng Dấu thời gian đã cho.
Bạn đang tìm hiểu bài viết: Cách thêm cột tháng trong python 2024
HỆ THỐNG CỬA HÀNG TRÙM SỈ QUẢNG CHÂU
Điện thoại: 092.484.9483
Zalo: 092.484.9483
Facebook: https://facebook.com/giatlathuhuongcom/
Website: Trumsiquangchau.com
Địa chỉ: Ngõ 346 Nam Dư, Trần Phú, Hoàng Mai, Hà Nội.
