【机器学习手册】日期和时区操作的重要性及应用

前言

老先生的话很有效果&＃xff0c;十几名学童连同他们的伴读书童&＃xff0c;甚至连小公子上官飞在内&＃xff0c;都像老鼠见了猫&＃xff0c;乖乖地住声&＃xff0c;转身走向学堂&＃xff0c;连步子都不敢迈得太大。
只有“九公子”上官如还留在原地&＃xff0c;怒目瞪着不识趣的奴才&＃xff0c;她明明赢了&＃xff0c;他竟然敢不承认。
“回去&＃xff01;”老先生加重了语气&＃xff0c;在金鹏堡里教书&＃xff0c;没点气势是不行的。
上官如脸上越来越红&＃xff0c;好像装着葡萄酒的玉杯&＃xff0c;但是她也不能违逆师命&＃xff0c;只得转向学堂&＃xff0c;突然又扭过身来&＃xff0c;抓住新奴才的耳朵&＃xff0c;狠狠地拧了一圈。
“独步王”最宠爱的女儿就这样在顾慎为身上留下了印迹&＃xff0c;疼痛很快就退去&＃xff0c;伤口却要好久以后才会痊愈。

只是一件小事&＃xff0c;这样的小事顾慎为当然不会记得&＃xff0c;但是他留有一个印象&＃xff0c;在仇人身边的十个月&＃xff0c;就算再喜欢也不得不恨着她。

原来早在十几岁的时候&＃xff0c;结局就注定了。没有党争&＃xff0c;顾慎为知道从来只有一个结果。虽然家仇都早已消失&＃xff0c;但上官如对他造成的伤害&＃xff0c;让他很长时间都无法相信她。霍允也是&＃xff0c;尽管和失忆的她相处了六年&＃xff0c;但是早年的背叛使彼此最多保持相爱相杀&＃xff0c;恢复记忆后不能再有陪伴。

感情犹豫着犹豫着&＃xff0c;从十几岁到三十多岁了&＃xff0c;顾慎为这辈子不会再有机会选择了。无疾而终的感情&＃xff0c;对于一个无法落命的人来说&＃xff0c;是最好的归宿。
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转换成datetime格式

import numpy as np
from sklearn import feature_extraction, preprocessing
from sklearn.preprocessing import Normalizer
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
from sklearn.preprocessing import Binarizer
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
from fancyimpute import KNN
from sklearn.covariance import EllipticEnvelope
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer, MultiLabelBinarizer
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerdate&＃61;np.array([&＃39;03-04-2020 11:35 PM&＃39;,&＃39;23-05-2020 12:01 PM&＃39;,&＃39;04-09-2021 09:09 PM&＃39;]
)#转换成datetime类型数据
#输入的格式是原有数据类型格式,大小写严格规定
print([pd.to_datetime(d,format&＃61;&＃39;%d-%m-%Y %I:%M %p&＃39;) for d in date])


[Timestamp(&＃39;2020-04-03 23:35:00&＃39;), Timestamp(&＃39;2020-05-23 12:01:00&＃39;), Timestamp(&＃39;2021-09-04 21:09:00&＃39;)]


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时区

date&＃61;pd.Timestamp(&＃39;2021-07-12 11:55:02&＃39;)london&＃61;date.tz_localize(&＃39;Europe/London&＃39;)print(date)
print(london)
print(london.tz_convert(&＃39;Africa/Abidjan&＃39;))


2021-07-12 11:55:02
2021-07-12 11:55:02&＃43;01:00
2021-07-12 10:55:02&＃43;00:00


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筛选两个日期间的值

dataframe&＃61;pd.DataFrame()
dataframe[&＃39;date&＃39;]&＃61;pd.date_range(&＃39;1/1/2022&＃39;,periods&＃61;100000,freq&＃61;&＃39;H&＃39;)query&＃61;dataframe[(dataframe[&＃39;date&＃39;]>&＃39;2022-1-3 08:00:50&＃39;)&(dataframe[&＃39;date&＃39;]<&＃61;&＃39;2022-1-11 05:21:23&＃39;)
]
print(query)


date
57 2022-01-03 09:00:00
58 2022-01-03 10:00:00
59 2022-01-03 11:00:00
60 2022-01-03 12:00:00
61 2022-01-03 13:00:00
.. ...
241 2022-01-11 01:00:00
242 2022-01-11 02:00:00
243 2022-01-11 03:00:00
244 2022-01-11 04:00:00
245 2022-01-11 05:00:00[189 rows x 1 columns]