for c in time_cols: if str(main_table[c].dtypes)[:3] == 'int': main_table[c] = pd.to_datetime(main_table[c].replace(99991231, None), format='%Y%m%d') else: main_table[c] = pd.to_datetime(main_table[c])
时间: 2024-04-13 09:27:35 浏览: 15
这段代码是一个循环,用于将指定的列(`time_cols`)转换为日期时间格式。
循环遍历 `time_cols` 列表中的每个元素,其中 `c` 表示当前迭代的列名。在循环体中,首先使用 `str(main_table[c].dtypes)[:3]` 来获取列的数据类型的前三个字符。如果这个结果与 `'int'` 相等,表示该列是整数类型。
如果列是整数类型,那么使用 `main_table[c].replace(99991231, None)` 将该列中的值 99991231 替换为 `None`,然后使用 `pd.to_datetime` 将该列转换为日期时间格式,并指定日期的格式为 `'%Y%m%d'`。
如果列不是整数类型,则直接使用 `pd.to_datetime` 将该列转换为日期时间格式。这里没有指定日期格式参数,默认情况下会尝试自动解析日期。
通过这个循环,可以将指定的列转换为日期时间格式,并更新到原始的 `main_table` 中。
相关问题
for c in flg_cols: main_table['NOTNULL_%s_FLG' % c] = main_table[c].notnull().astype(np.int8)
这段代码是一个循环,用于在 `main_table` DataFrame 中为指定的列(`flg_cols`)创建一个新的列,该新列用于表示原始列是否为非空值。
循环遍历 `flg_cols` 列表中的每个元素,其中 `c` 表示当前迭代的列名。在循环体中,首先使用 `main_table[c].notnull()` 来检查 `main_table` 中的该列是否为非空值,返回一个布尔类型的 Series。
然后,使用 `.astype(np.int8)` 将该布尔类型的 Series 转换为整数类型(`np.int8`),其中非空值对应的布尔值 True 被转换为整数 1,空值对应的布尔值 False 被转换为整数 0。
最后,将这个新的整数类型的 Series 赋值给 `main_table` DataFrame 中的一个新列,新列的名称格式为 `'NOTNULL_%s_FLG' % c`,其中 `%s` 会被替换为当前迭代的列名 `c`。
通过这个循环,可以在 `main_table` DataFrame 中为指定的列创建新的列,用于表示原始列是否为非空值。
def label_encode(df, cat_cols=None): if not cat_cols: cat_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'O'] for col in cat_cols: df[col], uniques = pd.factorize(df[col]) return df, cat_cols
这是一个名为 `label_encode` 的函数,用于对数据框中的分类变量进行标签编码。
下面是函数的解释:
```python
def label_encode(df, cat_cols=None):
if not cat_cols:
cat_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'O']
for col in cat_cols:
df[col], uniques = pd.factorize(df[col])
return df, cat_cols
```
函数的参数包括两个:
- `df`:一个数据框,表示要进行标签编码的数据。
- `cat_cols`:一个可选参数,表示要进行标签编码的分类变量列名列表。如果未提供该参数,则默认对数据框中所有数据类型为 `'O'`(即对象)的列进行标签编码。
函数的主要步骤如下:
1. 如果未提供 `cat_cols` 参数,则使用列表推导式找到数据框中所有数据类型为 `'O'` 的列,并将它们存储在 `cat_cols` 列表中。
2. 对于 `cat_cols` 列表中的每一列:
- 使用 `pd.factorize()` 函数对该列进行标签编码,并将编码后的结果存储回原来的列。
- 将该列的唯一值存储在 `uniques` 变量中(这个变量在代码中没有被使用)。
3. 返回经过标签编码后的数据框和被编码的分类变量列名列表 `cat_cols`。
请注意,在调用此函数之前,确保已经导入了 `pd`(即Pandas)库,并将数据框作为参数传递给函数。如果需要特定的分类变量进行标签编码,则将它们作为 `cat_cols` 参数传递给函数;否则,可以省略该参数。