关于pandas时间数据的集成处理

Posted 2021-12-08 techs-wenzhe

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了关于pandas时间数据的集成处理相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

工作中遇到的一个问题: 统计各地区新能源汽车的充电时长数据来源是北理新源的单日全球的运行数据。

这里仅统计北上广重庆四个地区的数据处理的代码就省略了需要整理好的是4个dataframe(数据已保存为H5格式) 分别是对应上述4个城市的:

import pandas as pd
from pyecharts import Boxplot,Pie,Page
theme_echart=‘infographic‘

location_list=[‘shanghai‘,‘chongqing‘,‘guangdong‘,‘beijing‘]
ans_vid={}

for i in location_list:
    ans_vid[i]=pd.read_hdf(i+‘_charging.h5‘,encoding=‘gbk‘)

location_list_chinese=[‘上海‘,‘重庆‘,‘广东‘,‘北京‘];
for i in range(len(location_list_chinese)):
    ans_vid[location_list_chinese[i]] = ans_vid.pop(location_list[i])

例:

技术图片

这时候我们需要提取其中的时间序列统计所有vid的充电状态为1的第一个时间和最后一个时间即为该车的充电时长

代码如下:

page=Page()   
for i in location_list_chinese:
    ans_vid[i]=ans_vid[i][ans_vid[i][‘充电状态‘]==‘1.0‘]
    temp1=ans_vid[i].drop_duplicates([‘vid‘],keep=‘last‘)
    temp2=ans_vid[i].drop_duplicates([‘vid‘],keep=‘first‘)
    a=temp2[‘上报时间‘]
    b=temp1[‘上报时间‘]
    a=a.reset_index()
    b=b.reset_index()
    a=a.drop([‘index‘],axis=1)
    b=b.drop(‘index‘,axis=1)
    a[‘上报时间‘]=a[‘上报时间‘].astype(str)
    a[‘上报时间‘]=a[‘上报时间‘].apply(lambda v: v[0:4]+‘-‘+v[4:6]+‘-‘+v[6:8]+‘ ‘+v[8:10]+‘:‘+v[10:12]+‘:‘+v[12:14])
    b[‘上报时间‘]=b[‘上报时间‘].astype(str)
    b[‘上报时间‘]=b[‘上报时间‘].apply(lambda v: v[0:4]+‘-‘+v[4:6]+‘-‘+v[6:8]+‘ ‘+v[8:10]+‘:‘+v[10:12]+‘:‘+v[12:14])
    b[‘上报时间‘]=pd.to_datetime(b[‘上报时间‘])
    a[‘上报时间‘]=pd.to_datetime(a[‘上报时间‘])
    temp=b[‘上报时间‘]-a[‘上报时间‘]
    temp=pd.DataFrame(temp)
    temp[‘上报时间‘]=temp[‘上报时间‘].dt.total_seconds()/3600
    temp[‘充电时长‘]=temp[‘上报时间‘].astype(str)
    temp[‘充电时长‘][temp[‘上报时间‘]<=1]=‘<1h‘
    temp[‘充电时长‘][(temp[‘上报时间‘]>1) & (temp[‘上报时间‘]<=4)]=‘1-4h‘
    temp[‘充电时长‘][(temp[‘上报时间‘]>4) & (temp[‘上报时间‘]<=8)]=‘4-8h‘
    temp[‘充电时长‘][temp[‘上报时间‘]>8]=‘>8h‘
    local_charging_time=temp[‘充电时长‘].value_counts()
    box=Boxplot(i+‘地区充电时长统计‘)
    pie=Pie(i+‘地区充电时长统计‘)
    box.use_theme(theme_echart)
    pie.use_theme(theme_echart)
#    kwargs = dict(name = i,
#    x_axis = list(local_charging_time.index),
#    y_axis = list(local_charging_time.values),
#    is_legend_show=False,
#    is_label_show=True
#    )
#    bar.add(**kwargs)
    x=list(local_charging_time.index);
    y=list(local_charging_time.values);
    pie.add("",x,y,radius=(40,75),
               is_label_show=True,legend_orient = ‘vertical‘,
               legend_pos = ‘left‘,legend_top=‘center‘)
    # box画图
    y_axis =[]
    for j in x:      
        y_axis.append(list(temp[‘上报时间‘][temp[‘充电时长‘]==j]))
    y=box.prepare_data(y_axis)   
    box.add(i+‘地区各充电时长分布‘, x, y,xaxis_name=‘‘,
      yaxis_name=‘充电时长[h]‘,is_legend_show=True,legend_pos=‘right‘,is_label_show=True,yaxis_name_gap=45,xaxis_type=‘category‘,xaxis_rotate=0)
    page.add(pie)
    page.add(box)
    del box,pie

page.render(‘北上广重地区充电时长统计_v2.html‘)

　　可以看到核心处理程序是pd.to_datetime(a[‘上报时间‘])

　　temp[‘上报时间‘]=temp[‘上报时间‘].dt.total_seconds()/3600 # 此处提取时间差格式的秒数, 再折算成小时

结果如下图:

技术图片