#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()
#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()
#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()
#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()
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服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/spartanfuk/article/details/82051656