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gangsta
Asked:2020-05-01 23:44:35 +0000 UTC2020-05-01 23:44:35 +0000 UTC

向数据集添加日期和时间

  • 772

我有两个数据集——一个是训练，第二个是主要的。

需要为每个数据集添加一个新列，该列又必须填充日期和时间（我将在模型中使用时间序列）。

第一个数据集包含 498534 条记录。开始日期/时间值为2016-01-15 00:00:00，结束值为2016-01-15 23:59:59。我计算出平均 5-6 条记录应该在一秒钟内落下。

第二个数据集包含 4406900 条记录。开始日期/时间值为2016-01-16 00:00:00，结束值为2016-01-28 23:59:59。平均还 - 5-6 记录一秒钟。

在此处输入图像描述

我用谷歌搜索了熊猫日期时间文档，但仍然不明白如何最终实现这一点。

python

1 个回答

  1. Best Answer

    使用pd.date_range()。

    例子：

    创建一个玩具数据集：

    n_samples = 498534 
df = pd.DataFrame({"blah": np.random.randint(100, size=n_samples)})

    添加一个字段TimeStamp：

    dt_from = pd.to_datetime("2016-01-15 00:00:00.000000")
dt_to = pd.to_datetime("2016-01-15 23:59:59.999999")
df["TimeStamp"] = pd.date_range(dt_from, dt_to, periods=n_samples)

    结果：

    In [132]: df
Out[132]:
        blah                     TimeStamp
0         91 2016-01-15 00:00:00.000000000
1         29 2016-01-15 00:00:00.173308487
2          7 2016-01-15 00:00:00.346616974
3         97 2016-01-15 00:00:00.519925461
4         83 2016-01-15 00:00:00.693233948
...      ...                           ...
498529    56 2016-01-15 23:59:59.306765051
498530     9 2016-01-15 23:59:59.480073538
498531    60 2016-01-15 23:59:59.653382025
498532    78 2016-01-15 23:59:59.826690512
498533    45 2016-01-15 23:59:59.999999000

[498534 rows x 2 columns]
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