在此記錄自己學(xué)習(xí)python數(shù)據(jù)分析過程中學(xué)到的一些數(shù)據(jù)處理的小技巧。

1.數(shù)據(jù)的讀取

#導(dǎo)入numpy庫和pandas庫import numpy as npimport pandas as pd#讀取待處理的數(shù)據(jù)#file_path為文件路徑名，sheet_name為需要讀取的excel數(shù)據(jù)頁data=pd.read_excel(file_path,sheet_name)#顯示數(shù)據(jù)前5行data.head()

數(shù)據(jù)讀取的結(jié)果：

由讀取結(jié)果可以看出，時(shí)間序列數(shù)據(jù)并不規(guī)范，需要做進(jìn)一步的處理。接下來將’/‘轉(zhuǎn)化為’-’，并只保留時(shí)間到秒，并將時(shí)間轉(zhuǎn)化為timestamp格式。

2.時(shí)間數(shù)據(jù)處理以及轉(zhuǎn)化為timestamp格式

#將’/’替換為’-’data['時(shí)間']=data['時(shí)間'].str.replace('/','-').str[0:19]#將時(shí)間格式化為timestamp格式data['時(shí)間']=pd.to_datetime(data['時(shí)間'],format=’%Y-%m-%d %H:%M:%S’)# 將時(shí)間設(shè)置為索引data.set_index(’時(shí)間’,inplace=True)data.head()

處理結(jié)果：

由上圖可知，我們的時(shí)間序列數(shù)據(jù)已經(jīng)處理好了，并且已經(jīng)轉(zhuǎn)化為timestamp格式，對(duì)于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理與分析提供便利。

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