查找数据集中的第一个交易日期

Question

所以图片是我正在处理的数据集。我正在使用 Python 3 和 Pandas 包。我要回答的问题是：“第一次销售的月份和日期是什么？按该顺序存储为元组，并将元组分配给变量 first_date。”

我的思考过程是将“trans_timestamp”列转换为 int 而不是浮点数，这样我就可以找到 int 的最小值。这是我实现的代码

df_cleaned['trans_timestamp'] = df_cleaned['trans_timestamp'].astype(int)

first_date = df_cleaned['trans_timestamp'].min()

first_date

我猜.astype(int) 是问题所在，或者我只是从完全不同的角度看待问题，而不是他们想要我的方式。有什么帮助谢谢！

Answer 1

trans_timestamp 列可以是字符串格式而不是日期时间对象。使用pd.to_datetime() 转换为日期时间格式：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'trans_timestamp': ['2021-01-01 07:35:21.439','2021-01-01 09:33:37.499','2021-06-30 15:37:12.821'],
                   'prod_price': ['72.99','18.96','9.95']  })
df['trans_timestamp'] = pd.to_datetime(df['trans_timestamp'])
print(df)

          trans_timestamp prod_price
0 2021-01-01 07:35:21.439      72.99
1 2021-01-01 09:33:37.499      18.96
2 2021-06-30 15:37:12.821       9.95

要检查列是否为数据时间格式，请使用df['trans_timestamp'].info()，您会得到datetime64[ns]。然后你可以使用.min() 来获取最小的日期

print(df['trans_timestamp'].min())
#output: Timestamp('2021-01-01 07:35:21.439000')

ts = df['trans_timestamp'].min()
first_date = (ts.month, ts.day)
print(first_date)
#output: (1, 1)

Answer 2

你完成了作业的所有问题吗，请你分享我的电子邮件地址 moazzam.naseer@gmail.com，谢谢和亲切的问候，