数据转换：将时间序列数据转换为适合分析的格式，比如将时间戳转为日期特征（如年、月、日、小时）。代码

数据转换在数据分析中是一个关键步骤，特别是在处理时间序列数据时。将时间戳转换成日期特征有助于提取有用的季节性、趋势和周期性信息。以下是使用Python进行此类转换的一般步骤，使用pandas库为例：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 假设df是一个包含时间戳列'timestamps'的数据框
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['timestamps'])  # 将时间戳字符串转换为日期时间对象

# 然后你可以从中提取单独的日期部分
df['year'] = df['datetime'].dt.year  # 提取年份
df['month'] = df['datetime'].dt.month  # 提取月份
df['day'] = df['datetime'].dt.day  # 提取日期
df['hour'] = df['datetime'].dt.hour  # 提取小时数

# 或者创建更复杂的时间特征，例如周几、季度等
df['weekday'] = df['datetime'].dt.weekday_name  # 星期几
df['quarter'] = df['datetime'].dt.quarter  # 季度

# 如果你需要进一步处理，还可以分组或聚合这些新创建的特征
grouped = df.groupby(['year', 'month']).agg({'your_variable': 'mean'})  # 按年月汇总某个变量的平均值

以上代码假设你已经有了时间戳数据。实际上，具体的转换可能会因为数据格式的不同而有所变化。