one_month_ago = pd.to_datetime('today') - pd.DateOffset(months=1)
时间: 2024-05-31 11:13:04 浏览: 17
这段代码的作用是创建一个变量 one_month_ago,其值为当前时间减去一个月的时间。具体来说,pd.to_datetime('today')返回当前时间,pd.DateOffset(months=1)表示一个月的时间间隔,再用减法操作符将当前时间减去一个月的时间间隔,得到一个新的时间对象,赋值给变量 one_month_ago。
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dataset = pd.read_csv('D:/household_power_consumption/household_power_consumption.txt', sep=';', header=0, low_memory=False, infer_datetime_format=True, engine='c', parse_dates={'datetime':[0,1]}, index_col=['datetime']) dataset.replace('?', np.nan, inplace=True) # 替换异常值 values = dataset.values.astype('float32') # 统一数据类型为float类型,提高精度和速度 dataset["Global_active_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_active_power"],errors='coerce') dataset["Global_reactive_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_reactive_power"],errors='coerce') dataset["Voltage"] = pd.to_numeric(dataset["Voltage"],errors='coerce') dataset["Global_intensity"] = pd.to_numeric(dataset["Global_intensity"],errors='coerce') dataset["Sub_metering_1"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_1"],errors='coerce') dataset["Sub_metering_2"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_2"],errors='coerce')请把这段代码改成阅读excel格式的数据集
好的,可以使用pandas中的`read_excel`方法来读取Excel格式的数据集,修改后的代码如下所示:
```python
import pandas as pd
dataset = pd.read_excel('D:/household_power_consumption/household_power_consumption.xlsx', header=0,
index_col=0, parse_dates=True, sheet_name='Sheet1')
dataset.replace('?', np.nan, inplace=True) # 替换异常值
values = dataset.values.astype('float32') # 统一数据类型为float类型,提高精度和速度
dataset["Global_active_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_active_power"], errors='coerce')
dataset["Global_reactive_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_reactive_power"], errors='coerce')
dataset["Voltage"] = pd.to_numeric(dataset["Voltage"], errors='coerce')
dataset["Global_intensity"] = pd.to_numeric(dataset["Global_intensity"], errors='coerce')
dataset["Sub_metering_1"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_1"], errors='coerce')
dataset["Sub_metering_2"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_2"], errors='coerce')
```
其中,`read_excel`方法的参数和`read_csv`方法的参数有些许不同,需要注意。`header=0`表示第一行为列名,`index_col=0`表示将第一列作为行索引,`parse_dates=True`表示对日期时间格式的数据进行解析。`sheet_name='Sheet1'`表示读取Excel文件中名为“Sheet1”的工作表。
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])
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。
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