【Python:统一时间格式YYYY-MM-DD】时间数据、格式处理、并根据时间合并dataframe
统一时间格式为YYYY-MM-DD
- 20190112改为2019-01-12
qianxi.time_point = pd.to_datetime(qianxi.time_point) #改为时间格式! 20190112改为2019-01-12
- 2019/1/12改为2019-01-12
data.time_point = pd.to_datetime(data.time_point) #改为时间格式! 2019/1/12改为2019-01-12
- 年、月、日分别在三列的情形,需要先合并为20190112(前述的格式)再转换。
本来想直接合并为2019-01-12格式的,但是,这样合并后表面上市一样的,其实,他们的type不一致,后续并不能merge。
想要对一列的某一个元素单独处理,出现series不能直接单个操作时,不需要使用for循环读取。用map!!!用lambda!!!
weather["time_point"] = weather["Year"].map(str) + weather["Month"].map(lambda x : str(x).rjust(2,'0')) +weather["Day"].map(lambda x : str(x).rjust(2,'0'))
# 上面出现series不能直接单个操作时,用map!!!
weather.time_point = pd.to_datetime(weather.time_point) #改为时间格式! 20190112改为2019-01-12
下面就可以按照时间、城市合并了!
mergeData = pd.merge(weather,mergeData,on=['city','time_point'])
将YYYY-MM-DD数据转换为年、月、日三列
使用split分割,用集的形式,可以返回Feb,March等自定义的月份字符
# 月分类
def get_month(date):if date.split('-')[1] in ['01']:return '01'elif date.split('-')[1] in ['02']:return '02'elif date.split('-')[1] in ['03']:return '03'
直接返回数值,用分割后的字符索引
# 月分类
def get_month(date):return date.split('/')[1]# 年分类
def get_year(date):return date.split('/')[0]#使用以上函数
def get_day(date):return date.split('/')[2]
data['Year'] = data.time_point.apply(get_year)
data['Month'] = data.time_point.apply(get_month)
data['Day'] = data.time_point.apply(get_day)
print(data.head(5))#存储数据为csv
#data[['city','Year','Month','Day']].to_csv("D:/F/study/待做/PM/气象数据/city_day.csv",index=True,sep=',',encoding='gbk')
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