从 Python 中的 Float 解析日期

Question

我有以下数据（实际上是 http://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/datasets.html 的 AirPassengers）

     time             AirPassengers
1   1949.000000            112
2   1949.083333            118
3   1949.166667            132
4   1949.250000            129
5   1949.333333            121
6   1949.416667            135

如何将 Python 中的时间列解析为日期 (TS) 而不是浮点数。在开始时间序列预测之前，我需要将其作为基本步骤

基于评论时间以年为单位，是一个浮点数（1949.000 是 1949 年 1 月，1949.0833 是 1949 年 2 月）

我正在使用它来导入数据，我不知道如何在 read_csv

中使用日期解析器

series = read_csv('http://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/datasets/AirPassengers.csv', header=0, parse_dates=[0], index_col=0, squeeze=True, )

已更新-

一个可能的解决方案 - 忽略浮点值并使用开始、结束和时间间隔创建日期时间序列

series['dates']=pd.date_range('1949-01', '1961-01', freq='M')
series.head()

time    AirPassengers   dates
1   1949.000000 112 1949-01-31
2   1949.083333 118 1949-02-28
3   1949.166667 132 1949-03-31
4   1949.250000 129 1949-04-30
5   1949.333333 121 1949-05-31
In [45]:

series.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 144 entries, 1 to 144
Data columns (total 3 columns):
time             144 non-null float64
AirPassengers    144 non-null int64
dates            144 non-null datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), int64(1)
memory usage: 4.5 KB

注意新问题 - 显示月份的结束日期（不是开始），我们将浮点值转换为日期时间值的原始问题仍然存在

Python版本

!pip install version_information
%load_ext version_information
%version_information


Software    Version
Python  3.5.2 64bit [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]
IPython 5.1.0
OS  Windows 7 6.1.7600 SP0

Answer 1

看来您输入的数据不是很精确。只是:

1949 + float(month)/12

您可以遍历您的行号：

import datetime
start_year = 1949
for line_number in range(20):
    print datetime.date(start_year + line_number/12, line_number % 12 + 1 , 1)

它输出：

如果你真的想解析字符串，你可以试试：

import datetime

year_str = "1949.166667"
year_float = float(year_str)
year = int(year_float)
year_start = datetime.date(year,1,1)
delta = datetime.timedelta(days = int((year_float-year)*365) )

print year_start + delta
# 1949-03-02

这样，数据点之间的步长将正好是一年的 1/12。

Answer 2

我想，

1949.000  = 1st jan 1949

和

1949.9999... = 31th dec 1949

此外，正如 Eric Duminil 所指出的，您的价值观似乎是 month-rounded。如果是这样，那么您可以这样做：

import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta

def floatToDate(date_as_float):
    year = int(date_as_float)
    months_offset = round((date_as_float - float(year)) * 12.0, 0)
    new_date = datetime.datetime(year,01,01,0,0,0,0)
    new_date = new_date + relativedelta(months=int(months_offset))
    return new_date

converted = floatToDate(1949.083333) # datetime 01-feb-1949

从 Python 中的 Float 解析日期

Parsing Dates from Float in Python

python

datetime

parsing

date

forecasting