Pandas：提取时间作为分类特征

tyg4sfes 于 2023-01-07 发布在其他

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我有一个时间序列数据，其中有一个unix seconds列（在其他列中）：

df = pd.DataFrame(
    {
        'user': [3,3,3,3,3,6,6,6],
        'timestamp': [1459467971, 1459468020, 1459468026, 1459468031, 
                      1459468036,1513974852, 1513974853, 1513974854]
    }
)

数据集用于对一些事件进行分类，一些事件在上午频繁发生，另一些事件在下午发生。
我认为time-of-day在这个任务中也是一个重要的判别式。
我如何从中提取一天中时间的秒数？
注意：我知道使用pandas to_datetime对象将给予HH:MM:SS：

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s')
#df['date'] = df['timestamp'].dt.date
df['time'] = df['timestamp'].dt.time
df
    user      timestamp          time
0   3   2016-03-31 23:46:11     23:46:11
1   3   2016-03-31 23:47:00     23:47:00
2   3   2016-03-31 23:47:06     23:47:06
3   3   2016-03-31 23:47:11     23:47:11
4   3   2016-03-31 23:47:16     23:47:16
5   6   2017-12-22 20:34:12     20:34:12
6   6   2017-12-22 20:34:13     20:34:13
7   6   2017-12-22 20:34:14     20:34:14

有没有一种简单的方法可以找出代表时间的秒数，比如：

user      timestamp       time-of-day
0   3   2016-03-31 23:46:11       85571
1   3   2016-03-31 23:47:00       85620
2   3   2016-03-31 23:47:06       85626
3   3   2016-03-31 23:47:11       85631
4   3   2016-03-31 23:47:16       85636
5   6   2017-12-22 20:34:12       74052
6   6   2017-12-22 20:34:13       74053
7   6   2017-12-22 20:34:14       74054

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75020542/pandas-extract-time-of-the-day-as-feature-for-classification

2条答案

按热度按时间

fwzugrvs1#

可以使用dt.normalize减去日期部分：

df['time-of-day'] = (df['timestamp'].sub(df['timestamp'].dt.normalize())
                                    .dt.total_seconds().astype(int))
print(df)

# Output
   user           timestamp        date      time  time-of-day
0     3 2016-03-31 23:46:11  2016-03-31  23:46:11        85571
1     3 2016-03-31 23:47:00  2016-03-31  23:47:00        85620
2     3 2016-03-31 23:47:06  2016-03-31  23:47:06        85626
3     3 2016-03-31 23:47:11  2016-03-31  23:47:11        85631
4     3 2016-03-31 23:47:16  2016-03-31  23:47:16        85636
5     6 2017-12-22 20:34:12  2017-12-22  20:34:12        74052
6     6 2017-12-22 20:34:13  2017-12-22  20:34:13        74053
7     6 2017-12-22 20:34:14  2017-12-22  20:34:14        74054

注：我不确定time-of-day作为连续变量是否相关。也许您应该考虑将其离散为8个3小时的块？

赞(0）回复(0）举报 2023-01-07

jaxagkaj2#

可以使用hour、minute和second以及一些基本代数来完成

df['time-of-day'] = df['timestamp'].dt.hour * 3600 + df['timestamp'].dt.minute * 60 + df['timestamp'].dt.second

赞(0）回复(0）举报 2023-01-07

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