对dataframe某series进行timestamp()处理

时间: 2023-04-12 18:01:52 浏览: 130
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python 处理dataframe中的时间字段方法

可以使用 pandas 库中的 to_datetime() 方法将某个 series 转换为 timestamp 类型,示例代码如下: ```python import pandas as pd # 创建一个 dataframe df = pd.DataFrame({ 'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'], 'value': [1, 2, 3] }) # 将 date 列转换为 timestamp 类型 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 输出转换后的 dataframe print(df) ``` 输出结果如下: ``` date value 0 2022-01-01 1 1 2022-01-02 2 2 2022-01-03 3 ```
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from flask import Flask, request, jsonify import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(name) @app.route('/time_series_analysis', methods=['POST']) def time_series_analysis(): # 解析请求体中的参数 arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.json['data'], dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = True else: short_term_dependency = False acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): periodicity = True else: periodicity = False adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: stationary = True else: stationary = False res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): seasonality = False else: seasonality = True # 返回分析结果 result = { 'short_term_dependency': short_term_dependency, 'periodicity': periodicity, 'stationary': stationary, 'seasonality': seasonality, 'recommendations': 'arima擅长处理平稳数据,其他数据处理效果也很好\nlightGBM擅长处理短期依赖型,非周期性的数据\nLSTM擅长处理长期依赖的数据\nTNC擅长处理没有明显的周期性或季节性变化,但是可能存在趋势和周期性的波动的数据\nRNN由于具有记忆能力,可以处理所有数据' } return jsonify(result) if name == 'main': app.run(),做修改能显示出实际的接口网站

def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据,元素之间用空格隔开:").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有短期依赖性') else: print('时间序列没有短期依赖性') acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有周期性') else: print('时间序列没有周期性') adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: print('时间序列是平稳的') else: print('时间序列不是平稳的') res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): print('时间序列没有明显的季节性变化') else: print('时间序列存在季节性变化') print("\narima擅长处理平稳数据,其他数据处理效果也很好\nlightGBM擅长处理短期依赖型,非周期性的数据\nLSTM擅长处理长期依赖的数据\nTNC擅长处理没有明显的周期性或季节性变化,但是可能存在趋势和周期性的波动的数据\nRNN由于具有记忆能力,可以处理所有数据") pass,把这个代码封装成web接口

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