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pandas 快速处理 date_time 日期格式方法

转载 作者:qq735679552 更新时间:2022-09-27 22:32:09 34 4
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当数据很多,且日期格式不标准时的时候,如果pandas.to_datetime 函数使用不当,会使得处理时间变得很长,提升速度的关键在于format的使用。下面举例进行说明:

示例数据:

date 格式:02.01.2013 即 日.月.年 。

数据量:3000000 。

?
1
2
3
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5
6
7
8
transcation.head()
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
    date date_block_num shop_id item_id item_price item_cnt_day
0 02.01 . 2013    0  59 22154  999.00   1.0
1 03.01 . 2013    0  25  2552  899.00   1.0
2 05.01 . 2013    0  25  2552  899.00   - 1.0
3 06.01 . 2013    0  25  2554  1709.05   1.0
4 15.01 . 2013    0  25  2555  1099.00   1.0

处理方式一:

?
1
transactions[ 'date_formatted' ] = pd.to_datetime(transactions[ 'date' ])

处理时间: 10min 。

处理方式二:

?
1
transactions[ 'date_formatted' ] = pd.to_datetime(transactions[ 'date' ], format = '%d.%m.%Y' )

处理时间:10s 。

附录:format相关 。

  。

代码 说明
%Y 4位数的年
%y 2位数的年
%m 2位数的月[01,12]
%d 2位数的日[01,31]
%H 时(24小时制)[00,23]
%l 时(12小时制)[01,12]
%M 2位数的分[00,59]
%S 秒[00,61]有闰秒的存在
%w 用整数表示的星期几[0(星期天),6]
%F %Y-%m-%d简写形式例如,2017-06-27
%D %m/%d/%y简写形式

  。

以上这篇pandas 快速处理 date_time 日期格式方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我.

原文链接:https://blog.csdn.net/mhywoniu/article/details/78513935 。

最后此篇关于pandas 快速处理 date_time 日期格式方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas 快速处理 date_time 日期格式方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。

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