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Python数据分析库pandas高级接口dt的使用详解

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Python数据分析库pandas高级接口dt的使用详解

简介

pandas是Python高效的数据处理工具之一。该库内置了大量的数据分析工具，可以方便地进行数据过滤、重塑、聚合统计等操作。其中dt是pandas高级接口中的一种，其主要用于非字符串列类型的条件查询。

dt的基本使用

1. dt的导入

导入pandas库时，可以直接指定导入dt，代码如下：

import pandas as pd
from pandas.api.types import CategoricalDtype

# 通过dt属性查询非字符串列类型
pd.Series([1, 2, 3]).dt

2. dt的属性和方法

dt常用的属性和方法有：

  • year / month / day / hour / minute / second / microsecond：获取时间列的年/月/日/时/分/秒/微秒信息
  • strftime：将时间列格式化成字符串
  • ceil / floor：向上/下取整
  • round：四舍五入
  • month_name / day_name：获取月/日的英文名

通过下面的代码可以查看dt的所有属性和方法：

print(pd.Series([1, 2, 3]).dt.__dir__())

3. 使用示例

下面是常见的一些使用示例，以datetime列类型为例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"datetime": pd.date_range(start="2021-01-01", end="2021-01-10", freq="D"), "value": np.random.rand(10)})

# 获取日期信息
df["datetime"].dt.day
df["datetime"].dt.month
df["datetime"].dt.year
df["datetime"].dt.weekday

# 格式化日期
df["datetime"].dt.strftime("%Y-%m-%d")

# 取整操作
df["value"].dt.floor(0.1)

# 获取月/日的英文名
df["datetime"].dt.month_name()
df["datetime"].dt.day_name()

示例说明

以上示例中，我们使用了pandas库生成了一个10天的时间序列，然后基于这个时间序列使用dt进行了一系列数据操作。

其中，在获取日期信息方面，我们使用了dt提供的day、month、year和weekday方法，分别获取了时间序列中日期、月份、年份和星期几等信息。

在日期格式化方面，我们使用了dt提供的strftime方法，将时间格式化成了“%Y-%m-%d”的形式。

在取整操作方面，我们使用了dt提供的floor方法，将数据取整到了0.1的精度，也就是每个数据最多保留一位小数。

在获取英文名方面，我们使用了dt提供的month_name和day_name方法，将时间序列中的月份和日期转化成了英文名称。

这些操作可以有效地帮助我们进行数据清洗和筛选，提升数据分析的效率。

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