pandas 快速处理 date_time 日期格式方法

 更新时间:2018年11月12日 11:29:23   作者:marcello_sloan   我要评论
今天小编就为大家分享一篇pandas 快速处理 date_time 日期格式方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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

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:

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

处理时间: 10min

处理方式二:

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澳门金沙网上娱乐。

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