将日期时间列表转换为每小时分布数据框

Nitish 发表于 Dev

尼蒂什

我有一个日期时间字符串值列表。我想让它们从 00 小时到 24 小时每小时分发一次。

例如，一个示例列表：

['2021-06-18 14:39:54', '2021-06-18 08:30:26', '2021-06-18 15:07:12', '2021-06-18 13:13:29', '2021-06-18 11:27:48', '2021-06-19 09:25:26', '2021-06-19 16:14:38', '2021-06-19 13:41:31', '2021-06-19 15:09:42', '2021-06-19 03:24:29']

和预期的数据框视图：

         date  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0  2021-06-18  0  0  0  0  0  0  0  0  1  0  0  1  0  1  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0
1  2021-06-19  0  0  0  1  0  0  0  0  0  1  0  0  0  1  0  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0

我通过以下方式将值转换为日期时间：

time = datetime.strptime(item, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

并得到了时间

hr = time.hour

In 可以使用 if else 得到结果，但它太天真了。是他们优雅地做到这一点的一种方式。

TIA。

金巴利

使用l您的列表，您可以使用以下方法将其转换为一系列日期时间pd.to_datetime

>>> s = pd.Series(l).transform(pd.to_datetime)
>>> s
0   2021-06-18 14:39:54
1   2021-06-18 08:30:26
2   2021-06-18 15:07:12
3   2021-06-18 13:13:29
4   2021-06-18 11:27:48
5   2021-06-19 09:25:26
6   2021-06-19 16:14:38
7   2021-06-19 13:41:31
8   2021-06-19 15:09:42
9   2021-06-19 03:24:29
dtype: datetime64[ns]

从那里，有很多方法可以做到这一点，使用.dt 访问器值，在这里您对.dt.date 和感兴趣.dt.hour。最短的是我相信使用pd.crosstab：

>>> table = pd.crosstab(s.dt.date, s.dt.hour, rownames=['date'], colnames=['hour'])
>>> table
hour        3   8   9   11  13  14  15  16
date                                      
2021-06-18   0   1   0   1   1   1   1   0
2021-06-19   1   0   1   0   1   0   1   1

如果您还想拥有所有缺失的时间，您当然可以reindex：

>>> table.reindex(columns=pd.RangeIndex(0, 24), fill_value=0)
            0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23
date                                                                                                      
2021-06-18   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0   1   0   1   1   1   0   0   0   0   0   0   0   0
2021-06-19   0   0   0   1   0   0   0   0   0   1   0   0   0   1   0   1   1   0   0   0   0   0   0   0

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