даты кажутся сложными в python, и у меня много проблем, просто лишившись даты из pandas TimeStamp. Я хотел бы получить от 2013-09-29 02:34:44 просто 09-29-2013
У меня есть dataframe со столбцом Created_date:
Name: Created_Date, Length: 1162549, dtype: datetime64[ns]`
Я пробовал применить метод .date() для этой серии, например: df.Created_Date.date(), но я получаю ошибку AttributeError: 'Series' object has no attribute 'date'
Может кто-нибудь помочь мне?
map над элементами:
In [239]: from operator import methodcaller
In [240]: s = Series(date_range(Timestamp('now'), periods=2))
In [241]: s
Out[241]:
0 2013-10-01 00:24:16
1 2013-10-02 00:24:16
dtype: datetime64[ns]
In [238]: s.map(lambda x: x.strftime('%d-%m-%Y'))
Out[238]:
0 01-10-2013
1 02-10-2013
dtype: object
In [242]: s.map(methodcaller('strftime', '%d-%m-%Y'))
Out[242]:
0 01-10-2013
1 02-10-2013
dtype: object
Вы можете получить необработанные объекты datetime.date, вызвав метод date() элементов Timestamp, которые составляют Series:
In [249]: s.map(methodcaller('date'))
Out[249]:
0 2013-10-01
1 2013-10-02
dtype: object
In [250]: s.map(methodcaller('date')).values
Out[250]:
array([datetime.date(2013, 10, 1), datetime.date(2013, 10, 2)], dtype=object)
Еще один способ сделать это - вызвать метод unbound Timestamp.date:
In [273]: s.map(Timestamp.date)
Out[273]:
0 2013-10-01
1 2013-10-02
dtype: object
Этот метод является самым быстрым, а IMHO - самым читаемым. Timestamp доступен в модуле верхнего уровня pandas, например: pandas.Timestamp. Я импортировал его непосредственно для демонстрационных целей.
Атрибут date объектов DatetimeIndex выполняет нечто подобное, но вместо этого возвращает массив объектов numpy:
In [243]: index = DatetimeIndex(s)
In [244]: index
Out[244]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-10-01 00:24:16, 2013-10-02 00:24:16]
Length: 2, Freq: None, Timezone: None
In [246]: index.date
Out[246]:
array([datetime.date(2013, 10, 1), datetime.date(2013, 10, 2)], dtype=object)
Для больших объектов datetime64[ns] Series вызов Timestamp.date быстрее, чем operator.methodcaller, который немного быстрее, чем lambda:
In [263]: f = methodcaller('date')
In [264]: flam = lambda x: x.date()
In [265]: fmeth = Timestamp.date
In [266]: s2 = Series(date_range('20010101', periods=1000000, freq='T'))
In [267]: s2
Out[267]:
0 2001-01-01 00:00:00
1 2001-01-01 00:01:00
2 2001-01-01 00:02:00
3 2001-01-01 00:03:00
4 2001-01-01 00:04:00
5 2001-01-01 00:05:00
6 2001-01-01 00:06:00
7 2001-01-01 00:07:00
8 2001-01-01 00:08:00
9 2001-01-01 00:09:00
10 2001-01-01 00:10:00
11 2001-01-01 00:11:00
12 2001-01-01 00:12:00
13 2001-01-01 00:13:00
14 2001-01-01 00:14:00
...
999985 2002-11-26 10:25:00
999986 2002-11-26 10:26:00
999987 2002-11-26 10:27:00
999988 2002-11-26 10:28:00
999989 2002-11-26 10:29:00
999990 2002-11-26 10:30:00
999991 2002-11-26 10:31:00
999992 2002-11-26 10:32:00
999993 2002-11-26 10:33:00
999994 2002-11-26 10:34:00
999995 2002-11-26 10:35:00
999996 2002-11-26 10:36:00
999997 2002-11-26 10:37:00
999998 2002-11-26 10:38:00
999999 2002-11-26 10:39:00
Length: 1000000, dtype: datetime64[ns]
In [269]: timeit s2.map(f)
1 loops, best of 3: 1.04 s per loop
In [270]: timeit s2.map(flam)
1 loops, best of 3: 1.1 s per loop
In [271]: timeit s2.map(fmeth)
1 loops, best of 3: 968 ms per loop
Имейте в виду, что одной из целей pandas является предоставление слоя поверх numpy, так что (большую часть времени) вам не нужно иметь дело с деталями низкого уровня ndarray. Таким образом, получение исходных объектов datetime.date в массиве ограничено, так как они не соответствуют какому-либо numpy.dtype, который поддерживается pandas (pandas поддерживает только datetime64[ns] [эти наносекунды] dtypes). Тем не менее, иногда вам нужно это делать.
Возможно, это только недавно появилось, но для этого есть встроенные методы. Попробуйте:
In [27]: s = pd.Series(pd.date_range(pd.Timestamp('now'), periods=2))
In [28]: s
Out[28]:
0 2016-02-11 19:11:43.386016
1 2016-02-12 19:11:43.386016
dtype: datetime64[ns]
In [29]: s.dt.to_pydatetime()
Out[29]:
array([datetime.datetime(2016, 2, 11, 19, 11, 43, 386016),
datetime.datetime(2016, 2, 12, 19, 11, 43, 386016)], dtype=object)
Вы можете попробовать использовать .dt.date на datetime64[ns] dataframe.
Например, df['Created_date'] = df['Created_date'].dt.date
Вход dataframe с именем test_df:
print(test_df)
Результат:
Created_date
0 2015-03-04 15:39:16
1 2015-03-22 17:36:49
2 2015-03-25 22:08:45
3 2015-03-16 13:45:20
4 2015-03-19 18:53:50
Проверка dtypes:
print(test_df.dtypes)
Результат:
Created_date datetime64[ns]
dtype: object
Извлечение date и обновление столбца Created_date:
test_df['Created_date'] = test_df['Created_date'].dt.date
print(test_df)
Результат:
Created_date
0 2015-03-04
1 2015-03-22
2 2015-03-25
3 2015-03-16
4 2015-03-19