python DataFrame time转为int

Python DataFrame 时间转为 int

引言

在处理数据分析和机器学习任务时，经常会遇到时间数据的处理。Python中有一个强大的数据分析库pandas，它提供了DataFrame数据结构来处理和分析数据。在pandas中，可以将时间数据转换为整数来方便计算和分析。本文将向小白开发者介绍如何将Python DataFrame中的时间数据转换为整数。

步骤概览

下面是将时间数据转换为整数的步骤概览：

接下来，我们将逐步讲解每个步骤，并提供相应的代码示例。

1. 导入所需的库

在开始之前，我们需要导入pandas库和datetime库。

import pandas as pd
import datetime

2. 创建一个包含时间数据的DataFrame

我们使用pandas的DataFrame来创建一个包含时间数据的简单示例。在本例中，我们创建了一个包含日期和时间的DataFrame。

data = {'date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01'],
        'time': ['10:00:00', '12:30:00', '15:45:00']}
df = pd.DataFrame(data)

3. 将时间数据转换为pandas的Datetime对象

在这一步中，我们将DataFrame中的日期和时间列转换为pandas的Datetime对象，以便后续的处理和转换。

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date'] + ' ' + df['time'])

在上述代码中，我们使用pd.to_datetime()函数将日期和时间列合并，并将其转换为Datetime对象。结果将存储在新的'datetime'列中。

4. 将Datetime对象转换为整数表示

现在，我们将Datetime对象转换为整数表示。pandas中的Datetime对象具有一个名为'timestamp'的属性，它返回一个整数表示时间戳。

df['timestamp'] = df['datetime'].apply(lambda x: x.timestamp()).astype(int)

上述代码使用了apply()函数和lambda表达式来将'timestamp'列中的每个Datetime对象转换为整数表示。然后，我们使用astype(int)将浮点数转换为整数。

5. 将整数表示的时间数据添加到DataFrame中

最后，我们将整数表示的时间数据添加到原始DataFrame中，方便后续的计算和分析。

df['time_int'] = df['timestamp'].apply(lambda x: datetime.datetime.fromtimestamp(x))

在上述代码中，我们使用apply()函数和lambda表达式将整数表示的时间数据转换回Datetime对象，并将结果存储在新的'time_int'列中。

至此，我们已经完成了将时间数据转换为整数的过程。

完整代码

下面是将时间数据转换为整数的完整代码示例：

import pandas as pd
import datetime

# 创建一个包含时间数据的DataFrame
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01'],
        'time': ['10:00:00', '12:30:00', '15:45:00']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将时间数据转换为pandas的Datetime对象
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date'] + ' ' + df['time'])

# 将Datetime对象转换为整数表示
df['timestamp'] = df['datetime'].apply(lambda x: x.timestamp()).astype(int)

# 将整数表示的时间数据添加到DataFrame中
df['time_int'] = df['timestamp'].apply(lambda x: datetime.datetime.fromtimestamp(x))

print(df)

执行上述代码，我们将看到输出的DataFrame包含原始的日期、时间、整数表示的时间戳和转换回的时间数据。

希望通过本篇文章，你已经了解了如何将时间数据转换为整数表示。这将为你在数据分析