解释代码data['weekday'] = data['datetime'].map(lambda x:x.weekday()+1) data['time_range'] = data.index.map(lambda x:x%48+1)
时间: 2024-01-18 09:01:55 浏览: 26
这段代码是在一个名为data的数据框中添加两列新数据列。第一列是名为weekday的列,它的值是由datetime列中的每个日期时间值映射为该日期的星期几,即0表示星期一,1表示星期二,以此类推。第二列是名为time_range的列,它的值是由data数据框的索引值映射为每个小时的开始时间,即整点向下取整后的时间。例如,如果索引是2021-11-20 13:45:00,则time_range的值将是13:00:00。这些映射是通过lambda函数实现的,其中x表示输入值,例如x.weekday()表示从x中获取星期几,xH表示从x中获取小时数并向下取整。
相关问题
device_df['hour'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour) device_df['is_night'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x < 6 else 0) device_df['is_daytime'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 10 or x < 17 else 0) device_df['is_weekend'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0)
这段代码对 `device_df` DataFrame 进行了一些时间特征的处理和添加。
首先,通过 `device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour)`,将 `timestamp` 列中的时间戳转换为小时数,并将结果赋值给新的列 `'hour'`。这里使用了 `time.localtime` 函数来获取时间戳对应的本地时间,并提取小时数。
接下来,通过 `device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x < 6 else 0)`,将 `'hour'` 列中的小时数进行判断,如果小时数大于等于 22 或者小于 6,则将对应的 `'is_night'` 列设为 1,否则设为 0。这样可以判断每个时间戳是否处于夜晚时间段。
然后,通过 `device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 10 or x < 17 else 0)`,将 `'hour'` 列中的小时数进行判断,如果小时数大于等于 10 或者小于 17,则将对应的 `'is_daytime'` 列设为 1,否则设为 0。这样可以判断每个时间戳是否处于白天时间段。
最后,通过 `device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0)`,将 `'timestamp'` 列中的时间戳转换为 UTC 时间,并提取该时间对应的星期几。如果星期几大于等于 5(即周六或周日),则将对应的 `'is_weekend'` 列设为 1,否则设为 0。这样可以判断每个时间戳是否处于周末。
通过添加这些时间特征列,可以在后续的分析和建模中考虑时间因素的影响。
#coding:utf8 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np sns.set_style('darkgrid') import matplotlib.font_manager as fm myfont=fm.FontProperties(fname=r'./data/simhei.ttf') #请完善下面的函数 def push_week(new_data): ############ Begin ############ new_data=new_data[new_data['type']==4].copy() #选取样本 new_data['weekdays'] = pd.to_datetime(new_data['time']).apply(lambda x: x.weekday()+1) #时间转化 week_days = new_data.groupby('weekdays')['user_id'].count() #统计购买次数 fig=plt.figure(figsize=(8,6)) #设置大小 bar_width = 0.33 # 设置宽度 plt.bar(week_days.index.values , week_days.values, bar_width, label='下单的次数') plt.xlabel('时间',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylabel('数量',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.title('一周内每天的下单情况',fontproperties=myfont,fontsize=12) plt.xticks(week_days.index.values, ('周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日'),fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylim(0,300) plt.legend(prop=myfont) ############ End ############ plt.savefig('./task2/task2_week.png') plt.close(fig) def push_date(new_data): new_data = new_data[(new_data['type'] == 4) & (pd.to_datetime(new_data['time']) < pd.to_datetime('2016-03-01'))].copy() #选出2016年数据 new_data['days'] = [x.day for x in pd.to_datetime(new_data['time'])] #选出天数 renew=new_data.groupby('days')['sku_id'].count() fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(renew.index.values,renew.values,label='购买次数') plt.xlabel('天数',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.ylabel('次数',fontproperties=myfont,fontsize=9) plt.title('购买量和月内日期的关系',fontproperties=myfont,fontsize=12) plt.legend(prop=myfont) ############ End ############ plt.savefig('./task2/task2_date.png') plt.close(fig) 报错src/task2_test.py:22: FutureWarning: The pandas.datetime class is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import from datetime instead. data['weekdays'] = pd.to_datetime(data['time']).apply(pd.datetime.weekday) + 1 购买意愿与星期之间的关系图完成! 购买意愿与日期之间的关系图完成!
这个错误是因为pandas.datetime类已经被弃用,建议使用datetime库来代替。可以将代码中的pd.datetime.weekday()改为pd.datetime().weekday(),即可解决这个问题。
修改后的代码如下:
```python
#coding:utf8
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
sns.set_style('darkgrid')
import matplotlib.font_manager as fm
myfont=fm.FontProperties(fname=r'./data/simhei.ttf')
#请完善下面的函数
def push_week(new_data):
############ Begin ############
new_data=new_data[new_data['type']==4].copy() #选取样本
new_data['weekdays'] = pd.to_datetime(new_data['time']).apply(lambda x: x.weekday()+1) #时间转化
week_days = new_data.groupby('weekdays')['user_id'].count() #统计购买次数
fig=plt.figure(figsize=(8,6)) #设置大小
bar_width = 0.33 # 设置宽度
plt.bar(week_days.index.values , week_days.values, bar_width, label='下单的次数')
plt.xlabel('时间',fontproperties=myfont,fontsize=9)
plt.ylabel('数量',fontproperties=myfont,fontsize=9)
plt.title('一周内每天的下单情况',fontproperties=myfont,fontsize=12)
plt.xticks(week_days.index.values, ('周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日'),fontproperties=myfont,fontsize=9)
plt.ylim(0,300)
plt.legend(prop=myfont)
############ End ############
plt.savefig('./task2/task2_week.png')
plt.close(fig)
def push_date(new_data):
new_data = new_data[(new_data['type'] == 4) & (pd.to_datetime(new_data['time']) < pd.to_datetime('2016-03-01'))].copy() #选出2016年数据
new_data['days'] = [x.day for x in pd.to_datetime(new_data['time'])] #选出天数
renew=new_data.groupby('days')['sku_id'].count()
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(renew.index.values,renew.values,label='购买次数')
plt.xlabel('天数',fontproperties=myfont,fontsize=9)
plt.ylabel('次数',fontproperties=myfont,fontsize=9)
plt.title('购买量和月内日期的关系',fontproperties=myfont,fontsize=12)
plt.legend(prop=myfont)
############ End ############
plt.savefig('./task2/task2_date.png')
plt.close(fig)
```
建议在代码中加入注释,使得代码更加易读易懂。