pandas 快速處理 date_time 日期格式
當資料很多,且日期格式不標準時的時候,如果pandas.to_datetime
函式使用不當,會使得處理時間變得很長,提升速度的關鍵在於format的使用。下面舉例進行說明:
示例資料:
date 格式:02.01.2013 即 日.月.年
資料量:3000000
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
處理方式一:
transactions['date_formatted']=pd.to_datetime(transactions['date'])
處理時間: 10min
處理方式二:
transactions['date_formatted']=pd.to_datetime(transactions['date'], format='%d.%m.%Y')
處理時間:10s
附錄:format相關
程式碼 | 說明 |
---|---|
%Y | 4位數的年 |
%y | 2位數的年 |
%m | 2位數的月[01,12] |
%d | 2位數的日[01,31] |
%H | 時(24小時制)[00,23] |
%l | 時(12小時制)[01,12] |
%M | 2位數的分[00,59] |
%S | 秒[00,61]有閏秒的存在 |
%w | 用整數表示的星期幾[0(星期天),6] |
%F | %Y-%m-%d簡寫形式例如,2017-06-27 |
%D | %m/%d/%y簡寫形式 |
相關推薦
pandas 快速處理 date_time 日期格式
當資料很多,且日期格式不標準時的時候,如果pandas.to_datetime 函式使用不當,會使得處理時間變得很長,提升速度的關鍵在於format的使用。下面舉例進行說明: 示例資料: date 格式:02.01.2013 即 日.月.年 資料量:3
使用pandas處理時間日期格式
nbsp 日期 mage alt 使用 分享圖片 src .com img 使用pandas處理時間日期格式
POI處理excel日期格式問題(xlsx)
package com.wonders.task.excel.util; import com.wonders.task.excel.model.SendBo; import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFCell; import o
oracle trunc 函數處理日期格式
art ron rom sys 博客 bsp date acl har select to_char(sysdate,‘yyyy-mm-dd hh24:mi:ss‘) from dual; --顯示當前時間2011-12-29 16:24:34 select trunc(
oracle trunc 函數處理日期格式,日期類型很有用的幾個sql
char mon 函數 -m span 截取 報錯 sys 默認 select to_char(sysdate,‘yyyy-mm-dd hh24:mi:ss‘) from dual; --顯示當前時間 2011-12-29 16:24:34 select trunc(
日期格式處理
oid orm input date birt pic div 日期 init Controller:@InitBinderpublic void DataBinder(ServletRequestDataBinder binder){ binder.register
logstash-input-jdbc取mysql數據日期格式處理
logstash elk elasticsearch 使用logstash 從mysql取一個datetime類型的數字。 在stdout查看數據json格式取到的字段值為類似 2018-03-23T04:18:33.000Z,因為想使用這個字段作為@timestamp,所以使用logstash的
在java中如何處理日期格式問題
字符 如果 etime create sql locale .get 數據庫 car 1.最簡潔的辦法就是在對應的對象中加註解 如下一個例子: @DateTimeFormat(pattern="yyyy-MM-dd") @JsonFormat(pattern="yyy
POI處理Excel中各種日期格式問題
前不久寫過一篇隨筆《EXCEL解析之終極方法WorkbookFactory》,提到使用WorkbookFactory來處理Excel檔案資料,最近發現一個問題就是這個辦法不能很好的處理各種日期格式,比如下面這些: 那麼如何將這些格式正確識別並輸出呢?下面來分享一下解決方法。 其實答案已
JAVA物件轉換為JSON及日期格式轉換處理
預設JSON對DATE型別會轉換成一個多屬性物件, 而不是單獨的一個字串, 在某些應用處理上不是很方便, 可以利用JsonValueProcessor來實現日期的轉換. 方法: 1.增加一個DateJsonValueProcessor類,如下: import java.te
django/python excel 上傳後臺 並讀取excel內容,含日期格式解析處理
step1: 讀取上傳的excel資料並存檔 step2: 讀取存入本地的excel檔案,對內容進行處理,其中包含日期格式處理 重點程式碼: issueDate = sheetContent.cell(row,1).value date_value = xlrd.xldate_as_tu
1.處理當前時間前後的日期範圍 2.處理日期格式
Month(month) {//處理當前時間前後的日期範圍 var time = new Date(); time.setDate(time.getDate());//獲取Day天后的日期 var y = time.getFullYear(); var m; if (time.g
new Date() 日期格式處理
new Date() ; //引數可以為整數; 也可以為字串; 但格式必須正確 new Date(2018,10,6); //正確 new Date("2018/10/6"); //正確 new Date("2018-10-6");
pandas 對時間與日期處理
1、先把字串時間轉為時間型別: def func(x): y =pd.Timestamp(x) return y data.index = data.發博時間.apply(lambda x : func(x)) 2、對時間進行排序: data = data.so
Boost之日期時間處理(date_time庫)
概述 使用date_time庫需要在編譯時加上"-lboost_date_time",而且需要包含以下標頭檔案: 處理日期的元件:#include <boost/date_time/gregorian/gregorian.hpp> 處理時間的元件:#includ
JAVA物件轉換為JSON時日期格式轉換處理
PS→無奈:受思深處宜先退,得意濃時便可休。 今天在返回json物件到前端時發現前端接收到的資料裡面的時間格式被拆開了,原因如下: 預設JSON對DATE型別會轉換成一個多屬性物件, 而不是單獨的一個字串, 在某些應用處理上不是很方便, 可以利用Js
日期格式不一致問題處理
org.springframework.validation.BindException: org.springframework.validation.BeanPropertyBindingResult: 2 errors Field error in object 'autoAlbumStream' on
SpringMVC使用@ResponseBody時返回json的日期格式處理為指定格式
一、SpringMVC使用@ResponseBody時返回json的日期格式 前提了解: @ResponseBody 返回json字串的核心類是org.springframework.http.converter.json.MappingJacksonHt
Java處理excel匯入資料庫日期格式的處理(24時制變為12時制問題的處理)
最近做excel匯入時碰到一個時間時制的問題 excel文件裡是24時制的,結果匯入到資料庫發現是12時制的,最後在360doc上找到了解決問題,這裡是記錄下自己的理解和處理方法。 首先:文件裡的時間格式 匯入到資料庫的格式 Java程式碼實現之前請確保匯入了jxl.
SQL中日期格式的處理to_char函式
1. 日期和字元轉換函式用法(to_date,to_char) select to_char(sysdate,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') as nowTime from dual; //日期轉化為字串 select to_char(sysdate,'yyyy') as nowY