【pandas小技巧】--日期相关处理

日期处理相关内容之前pandas基础系列中有一篇专门介绍过，本篇补充两个常用的技巧。

当收集来的数据中，年月日等信息分散在多个列时，往往需要先合并成日期类型，然后才能做分析处理。合并多列转换为日期类型，可以直接用 to_datetime函数来处理：

import pandas as pddf = pd.DataFrame(    {        "year": ["2021", "2021",                 "2022", "2022", "2022"],        "month": ["1", "3", "4", "4", "6"],        "day": ["10", "20", "4", "4", "1"],        "value": [1, 2, 3, 4, 5],    })df["date"] = pd.to_datetime(    df[["year", "month", "day"]]) df = df.drop(    columns=["year", "month", "day"])df

之所以要把列类型转换为日期类型，是因为pandas提供了针对日期类型的非常便利的聚合统计方法。比如如下连续的日期数据：

【资料图】

df = pd.DataFrame(    {        "year": ["2022", "2022", "2023",                 "2023", "2023"],        "month": ["12", "12", "1", "1", "1"],        "day": ["30", "31", "1", "1", "2"],        "value": [1, 2, 3, 4, 5],    })df["date"] = pd.to_datetime(    df[["year", "month", "day"]]) df = df.drop(    columns=["year", "month", "day"])df = df.loc[:, ::-1]df

这里用了之前介绍过的一个小技巧df.loc[:, ::-1]，把date列放在value列之前，对数据处理没有什么影响，只是为了看数据的习惯。

得到转换好的数据之后，可以通过resample函数来聚合统计。resample是pandas提供的专门用于时间序列数据的聚合统计的。

ysum = df.resample("Y", on="date").value.sum()ymean = df.resample("Y", on="date").value.mean()stat = pd.DataFrame({    "sum": ysum,    "mean": ymean,})stat

示例数据只有两年的，统计后显示的是日期是年末最后一天。这里为了演示只统计了合计值和平均值，实际可以根据情况统计需要的值。

msum =df.resample("M", on="date").value.sum()mmean = df.resample("M", on="date").value.mean()stat = pd.DataFrame({    "sum": msum,    "mean": mmean,})stat

统计后显示的日期是每个月月末的日期。

dsum = df.resample("D", on="date").value.sum()dmean = df.resample("D", on="date").value.mean()stat = pd.DataFrame({    "sum": dsum,    "mean": dmean,})stat

根据每天的日期统计。

qsum = df.resample("Q", on="date").value.sum()qmean = df.resample("Q", on="date").value.mean()stat = pd.DataFrame({    "sum": qsum,    "mean": qmean,})stat

统计后显示的日期是每个季度的最后一天。

wsum = df.resample("W", on="date").value.sum()wmean = df.resample("W", on="date").value.mean()stat = pd.DataFrame({    "sum": wsum,    "mean": wmean,})stat

统计后显示的日期是每个周的周日。

resample函数支持的统计期间除了上面介绍的常用的年，月，日，周，季度等等，还有很多其他的期间，具体参考：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html#timeseries-offset-aliases

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