在此記錄自己學習python資料分析過程中學到的一些資料處理的小技巧。

1.資料的讀取

#匯入numpy庫和pandas庫
import numpy as np
import pandas as pd

#讀取待處理的資料
#file_path為檔案路徑名，sheet_name為需要讀取的excel資料頁
data=pd.read_excel(file_path,sheet_name)

#顯示資料前5行
data.head()

資料讀取的結果：

由讀取結果可以看出，時間序列資料並不規範，需要做進一步的處理。接下來將'/‘轉化為'-'，並只保留時間到秒，並將時間轉化為timestamp格式。

2.時間資料處理以及轉化為timestamp格式

#將'/'替換為'-'
data["時間"]=data["時間"].str.replace("/","-").str[0:19]

#將時間格式化為timestamp格式
data["時間"]=pd.to_datetime(data["時間"],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 將時間設定為索引
data.set_index('時間',inplace=True)
data.head()

處理結果：

由上圖可知，我們的時間序列資料已經處理好了，並且已經轉化為timestamp格式，對於後續的資料處理與分析提供便利。

到此這篇關於python時間序列資料轉為timestamp格式的方法的文章就介紹到這了,更多相關python時間序列資料轉為timestamp內容請搜尋我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援我們！