Извлечение года, месяца и дня недели
Использование аксессора dt для создания признаков
«Извлечение года, месяца и дня недели» — бесплатный урок Data Science Academy на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Data Science Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.
Временная метка содержит много данных
Одно значение даты и времени содержит год, месяц, день, час и день недели. Важно научиться извлекать каждую часть в отдельный столбец для анализа. 🧩
Знакомство с аксессором dt
Для столбца с датами и временем аксессор dt служит шлюзом к данным. Он предоставляет каждую часть даты как простой атрибут, который можно прочитать или присвоить.
df["date"].dt # gateway to date partsИзвлечение года
Получить year можно одной строкой. Это особенно удобно для группировки продаж или событий по годам.
df["year"] = df["date"].dt.yearМесяц в виде числа
Атрибут month возвращает числа от 1 до 12. Используйте его, чтобы сравнивать один и тот же месяц в разные годы.
df["month"] = df["date"].dt.monthМесяц по названию
Числа удобны для сортировки, но на графиках названия читаются лучше. Используйте month_name, чтобы получить January, February и другие названия.
df["date"].dt.month_name() # 'March'День недели
Атрибут dayofweek нумерует дни от Monday=0 до Sunday=6. Он лежит в основе любого анализа по дням недели.
df["dow"] = df["date"].dt.dayofweekДень недели по названию
Нужны более понятные метки? Используйте day_name, чтобы превратить каждую дату в Monday, Tuesday и так далее для удобной группировки.
df["date"].dt.day_name() # 'Friday'Определение выходных
Объедините dayofweek с условием сравнения, чтобы отметить выходные. Этот логический столбец мгновенно разделит рабочие и выходные дни.
df["weekend"] = df["date"].dt.dayofweek >= 5Квартал и день года
Ещё две полезные части: quarter для отчётов по кварталам от Q1 до Q4 и dayofyear для определения положения даты в пределах года.
df["date"].dt.quarter
df["date"].dt.dayofyearТакже часы и минуты
Если данные содержат время, аксессор dt также предоставляет hour и minute. Это упрощает изучение периодов пиковой активности.
df["hour"] = df["date"].dt.hourПризнаки помогают анализу
Каждая извлечённая часть становится признаком, по которому можно группировать данные или передавать его модели. Так исходные временные метки превращаются в полезные выводы.
df.groupby(df["date"].dt.month).size()Быстрая проверка
Вы хотите отметить строки, которые относятся к субботе или воскресенью.
Итоги: извлечение любых частей даты
Вы использовали аксессор dt, чтобы извлечь из временных меток год, месяц, день недели, квартал и час, превратив каждый из них в признак для группировки. 🗓️
Изучай Python с ИИ-репетитором — бесплатно
Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.
- Курсы
- 30
- Уроки
- 120
Часто задаваемые вопросы
Урок «Извлечение года, месяца и дня недели» бесплатный?
Да — полный текст урока «Извлечение года, месяца и дня недели» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Data Science Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Извлечение года, месяца и дня недели»?
Использование аксессора dt для создания признаков Ты практикуешь Data Science Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Data Science Academy?
Предыдущий опыт не требуется. Data Science Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.
Сколько времени занимает урок «Извлечение года, месяца и дня недели»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Data Science Academy?
Да. Каждый урок Data Science Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Преобразование строк в даты и время
- Извлечение года, месяца и дня недели
- Изменение частоты до дневной или месячной
- Часовые пояса и диапазоны дат