极客笔记Pandas Python：将日期时间转换为季节
在本文中，我们将介绍如何使用Python的Pandas库将日期时间数据转换为季节。在数据分析中，将日期时间数据转换为季节能够让我们更好地理解和发现数据中的季节性趋势和规律。下面我们将详细介绍如何完成这个任务。
阅读更多：Pandas 教程
步骤一：加载数据并创建日期时间索引
首先，我们需要准备好我们的数据集，并将其加载为Pandas的DataFrame对象。这里我们使用一个名为“sales.csv”的示例数据集，该数据集包含了某个公司从2010年1月1日至2019年12月31日的销售记录。我们可以使用如下代码将其读取到DataFrame中：
import pandas as pd
sales = pd.read_csv('sales.csv', parse_dates=[0], index_col=[0])
在上述代码中，我们通过指定“parse_dates”参数将第一列解析为日期时间数据。接着，我们将日期时间列设置为DataFrame的索引。
步骤二：创建Seasons映射表
接下来，我们需要创建一个Seasons映射表，该映射表可以将每个日期时间值映射到所属的季节。例如，一个日期时间“2019-11-15 10:30:00”将被映射到“Autumn”。
我们可以使用以下代码创建一个Seasons字典映射表：
seasons = {'Winter': (pd.Timestamp('2010-12-21'), pd.Timestamp('2011-3-20')),
'Spring': (pd.Timestamp('2011-3-21'), pd.Timestamp('2011-6-20')),
'Summer': (pd.Timestamp('2011-6-21'), pd.Timestamp('2011-9-20')),
'Autumn': (pd.Timestamp('2011-9-21'), pd.Timestamp('2011-12-20')),
'Winter': (pd.Timestamp('2011-12-21'), pd.Timestamp('2012-3-19')),
'Spring': (pd.Timestamp('2012-3-20'), pd.Timestamp('2012-6-20')),
'Summer': (pd.Timestamp('2012-6-21'), pd.Timestamp('2012-9-21')),
'Autumn': (pd.Timestamp('2012-9-22'), pd.Timestamp('2012-12-20')),
# 继续添加其它年份的日期时间范围
}
在上述代码中，我们创建了一个Seasons字典，其中每个键对应一个季节名称，而相应的值是该季节的起始时间和终止时间。
步骤三：将日期时间数据转换成季节
接下来，我们可以根据Seasons映射表将时间数据转换成对应的季节。
我们可以使用以下代码：
def season_mapper(date):
for season, (start, end) in seasons.items():
if start <= date <= end:
return season
sales['Season'] = sales.index.map(season_mapper)
在上述代码中，我们定义了一个“season_mapper”函数，该函数将日期时间数据映射到所属的季节。接着，我们使用Pandas的“map”函数将日期时间索引中的每个元素应用到“season_mapper”函数，从而得到所属的季节。最后，我们将季节列添加到原始的数据集中。
示例
下面我们展示一下转换后的数据集中的前5行数据：
| Date | Sales | Season |
| ——————-|——-|——–|
| 2010-01-01 00:00:00 | 100 | Winter |
| 2010-01-02 00:00:00 | 150 | Winter |
| 2010-01-03 00:00:00 | 130 | Winter |
| 2010-01-04 00:00:00 | 200 | Winter |
| 2010-01-05 00:00:| 2010-01-05 00:00:00 | 160 | Winter |
我们可以看到，每个日期时间值已经成功地转换成了所属的季节，并添加到了数据集中。这样，我们就可以使用这个季节列来进行数据分析，例如对季节销售额进行比较和分析。
总结
本文中，我们介绍了如何使用Python的Pandas库将日期时间数据转换成所属的季节。首先，我们加载了数据并创建了日期时间索引，接着，我们创建了一个Seasons映射表，并将日期时间数据映射成所属的季节。最后，我们将季节列添加到了原始的数据集中，从而获得了一个包含季节信息的数据集。这样，我们就可以更好地发现和分析数据中的季节性信息和趋势。