在Python dataframe中出生日期转化为年龄的实现方法

我们在做数据挖掘项目或大数据竞赛时,如果个体是人的时候,获得的数据中可能有出生日期的Series,举个简单例子,比如这样的一些数:

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
data = {'birth': ['10/8/00', '7/21/93', '6/14/01', '5/18/99', '1/5/98']}
frame = DataFrame(data)
frame

从数据来看,'10/8/00'之类的数,最左边的数表示月份,中间的数表示日,最后的数表示年度。

实际上我们在分析时并不需要人的出生日期,而是需要年龄,不同的年龄阶段会有不同的状态,比如收入、健康、居住条件等等,且能够很好地把不同样本的差异性进行大范围的划分,而不是像出生日期那样包含信息量过大且在算法训练时不好作为有效数据进行训练,age是一个很好地特征工程指示变量。

那如何把上述birth数据变为年龄age呢?

在这里用到datetime这个库,如下:

(1)首先把birth转化为标准时间格式

frame['birth'] = pd.to_datetime(frame['birth'])
frame

(2)获取当前时间的年份,并减去birth的年份

import datetime as dt
now_year =dt.datetime.today().year #当前的年份
frame['age']=now_year-frame.birth.dt.year
frame

在这里使用了dt.datetime.today().year来获取当前日期的年份,然后将birth数据中的年份数据提取出来(frame.birth.dt.year),两者相减就得到需要的年龄数据,如下:

有时候我们可能还会关注到人的出生月份与要预测变量的关系,比如人的星座就是很流行的一种以出生月份、日份来评估其对人的影响,也可以按这种方法去提取月、日数据。

总结

以上所述是小编给大家介绍的在Python dataframe中出生日期转化为年龄的实现方法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持!

(0)

相关推荐

  • python 创建一个空dataframe 然后添加行数据的实例

    实例如下所示: import pandas as pd import re import math dframe1 = pd.read_excel("window regulator分析报告数据对比源.xlsx", sheetname="Sheet1") #读取数据 dframe2 = pd.read_excel("window regulator分析报告数据对比源.xlsx", sheetname="Sheet2")# df

  • python dataframe astype 字段类型转换方法

    使用astype实现dataframe字段类型转换 # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd df = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':'1'}, {'col1':'b', 'col2':'2'}]) print df.dtypes df['col2'] = df['col2'].astype('int') print '-----------' print df.dtypes df['col2'] = df['c

  • python 处理dataframe中的时间字段方法

    在机器学习过程中,通常会通过pandas读取csv文件,保持成dadaframe格式,然而有时候需要对dataframe中的时间字段进行数据建模,比如时间格式为datetime,那么像一般操作dataframe的方式来操作时间字段会报错的,所以在使用sklearn库进行fit和predict的时候,通常要把时间字段首先转换为timestamp格式,在fit和predict之后,如果需要matplotlib绘图的时候,再把timestamp格式转换为时间字符串,比如2017-02-01 14:25

  • python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例

    在技术问答中看到一个这样的问题,感觉相对比较常见,就单开一篇文章写下来. 从纯文本格式文件 "file_in"中读取数据,格式如下: 需要输出成"file_out",格式如下: 数据的原格式是"类别:内容",以空行"\n"为分条目,转换后变成一个条目一行,按照类别顺序依次写出内容. 建议读取后,使用pandas,把数据建立称DataFrame的表格.这样方便以后处理数据.但是原格式并不是通常的表格格式,所以要先做一些简单的处理

  • 对Python中DataFrame按照行遍历的方法

    在做分类模型时候,需要在DataFrame中按照行获取数据以便于进行训练和测试. import pandas as pd dict=[[1,2,3,4,5,6],[2,3,4,5,6,7],[3,4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8,9],[5,6,7,8,9,10]] data=pd.DataFrame(dict) print(data) for indexs in data.index: print(data.loc[indexs].values[0:-1]) 实验结果: /usr/b

  • python pandas dataframe 按列或者按行合并的方法

    concat 与其说是连接,更准确的说是拼接.就是把两个表直接合在一起.于是有一个突出的问题,是横向拼接还是纵向拼接,所以concat 函数的关键参数是axis . 函数的具体参数是: concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False) objs 是需要拼接的对象集合,一般为列表或者字典 axis=0 是

  • python DataFrame获取行数、列数、索引及第几行第几列的值方法

    1.df=DataFrame([{'A':'11','B':'12'},{'A':'111','B':'121'},{'A':'1111','B':'1211'}]) print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一列的值 11 print df.ix[[1]].values[0][1]

  • python pandas中DataFrame类型数据操作函数的方法

    python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后几

  • python 给DataFrame增加index行名和columns列名的实现方法

    在工作中遇到需要对DataFrame加上列名和行名,不然会报错 开始的数据是这样的 需要的格式是这样的: 其实,需要做的就是添加行名和列名,下面开始操作下. # a是DataFrame格式的数据集 a.index.name = 'date' a.columns.name = 'code' 这样就可以修改过来. 以上这篇python 给DataFrame增加index行名和columns列名的实现方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python中将dataframe转换为字典的实例

    有时候,在Python中需要将dataframe类型转换为字典类型,下面的方法帮助我们解决这一问题. 任务代码. # encoding: utf-8 import pandas as pd a = ['Name', 'Age', 'Gender'] b = ['Ali', '19', 'China'] data = pd.DataFrame(zip(a, b), columns=['project', 'attribute']) print data dict_country = data.se

随机推荐