Pandas对日期数据的处理

文章目录

• 前言
• 一、将字符串转换为日期类型
• • 1、将字符串形式的日期数据转换成为日期类型，方便后续处理
  • 2、根据多列中的数据，组成一列为日期类型
• 二、dt对象的使用
• 三、根据日期获取数据
• 四、根据日期统计数据
• 五、根据日期显示数据
• 六、根据日期统计并显示数据
• 总结

前言

Pandas中提供了许多简单易用的日期数据处理函数，包括将字符串转换成为对应的日期数据，根据日期来选取数据等等。接下来，让我们了解一下Pandas中对日期数据的处理。

一、将字符串转换为日期类型

1、将字符串形式的日期数据转换成为日期类型，方便后续处理

代码如下：

# 将各种日期字符串转换成日期格式
import pandas as pd
data = ['12Feb23', '20201225', '2022/12/25', '2018.7.12']
columns = ['日期']
df = pd.DataFrame(data = data, columns = columns)
df['转换后'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df

运行结果：

2、根据多列中的数据，组成一列为日期类型

代码如下：

# 从多列中组合成一个日期
df = pd.DataFrame({
    'year' : [2018, 2019, 2020],
    'month' : [2, 3, 4],
    'day' : [22, 12, 30],
    'hour' : [12, 14, 15],
    'minute' : [19, 30, 45],
    'second' : [12, 23, 45]
})
df['组合后的日期'] = pd.to_datetime(df)
df

运行结果：

二、dt对象的使用

pandas可以使用dt对象获取datetime数据类型的特定信息

代码如下：

# dt 对象的使用
import pandas as pd
df = pd.read_excel('datetime.xlsx')
df['日期'] = pd.to_datetime(df['原日期'])
df['年'] = df['日期'].dt.year
df['月'] = df['日期'].dt.month
df['日'] = df['日期'].dt.day
df['星期几'] = df['日期'].dt.day_name()
df['是否年底'] = df['日期'].dt.is_year_end
df

运行结果：

三、根据日期获取数据

代码如下：

# 获取日期区间的数据
import pandas as pd
df = pd.read_excel('销售数据.xlsx')
df.sort_values(by = '日期', inplace = True)
df = df.set_index('日期')
# df
# df['2021']
# df['2021-01']
df['2021-01-23':'2021-01-23'] #查看某一日数据
# df['2021-01-23':'2021-02-23']

四、根据日期统计数据

代码如下：

# 按照不同时期统计数据
import pandas as pd
df = pd.read_excel('销售数据.xlsx')
df = df.set_index('日期')
# 按年统计求和
df1 = df.resample('AS').sum()
df1
# 按季度统计求和
df2 = df.resample('Q').sum()
df2
# 按月度统计求和
df3 = df.resample('M').sum()
df3
# 按周统计求和
df4 = df.resample('W').sum()
df4
# 按天统计求和
df5 = df.resample('D').sum()
df5

运行结果（按照年统计求和）

五、根据日期显示数据

代码如下：

# 按照不同时期显示数据
import pandas as pd
df = pd.read_excel('销售数据.xlsx')
df = df.set_index('日期')
df = df.sort_values('日期')
df

df1 = df.to_period('A')
df1

df2 = df.to_period('Q')
df2

df3 = df.to_period('M')
df3

df4 = df.to_period('W')
df4

df5 = df.to_period('D')
df5

运行结果：

六、根据日期统计并显示数据

代码如下：

# 按时期统计并显示数据
import pandas as pd
df = pd.read_excel('销售数据.xlsx')
df = df.set_index('日期')
df = df.sort_values('日期')
df

# 按照季度统计数据
df1 = df.resample('Q').sum()
print(df1)

# 按照季度统计数据并显示
df2 = df.resample('Q').sum().to_period('Q')
df2

运行结果：

总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas中对日期类型的处理，和根据日期类型对数据进行统计显示