时间操作

在机器学习建模中，从始至终都是尽可能多地利用数据所提供的信息，当然时间特征也不例外。当拿到一份时间特征时，最好还是将其转换成标准格式，这样在提取特征时更方便一些∶

时间特征只需要满足标准格式就可以调用各种函数和属性了，上述操作通过时间提取了当前具体的年、月、日等指标。

一旦转换成标准格式，注意其dtype类型，就可以调用各种属性进行统计分析了∶

如果数据中没有给定具体的时间特征，也可以自己来创建，例如知道数据的采集时间，并且每条数据都是固定时间间隔保存下来的∶

读取数据时，如果想以时间特征为索引，可以将 parse dates 参数设置为 True∶

有了索引后，就可以用它来取数据啦∶

也用 data【'2012-01’∶2012-03】指定具体月份，或者更细致一些，在小时上继续进行判断，如data【（data. index.hour > 8) &(data.index.hour <12)]。
下面再介绍一个重量级的家伙，在处理时间特征时候经常会用到它——resample重采样，先来看看执行结果∶

原始数据中每天都有好几条数据，但是这里想统计的是每天的平均指标，当然也可以计算其最大值、最小值，只需把 .mean（）换成 .max（）或者.min（）即可。
例如想按 3天为一个周期进行统计∶

按月进行统计也是同理∶

时间数据可以提取出非常丰富的特征，不仅有年、月、日等常规指标，还可以判断是否是周末、工作日、上下旬、上下班时间、节假日等特征，这些特征对数据挖掘任务都是十分有帮助的。

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