【发布时间】:2018-03-12 01:34:15
【问题描述】:
我正在研究回归问题,数据显示为三列的 csv 文件,其中第二列包含日期,我想转换日期(格式:1/1/2015 12:00:00)转换为 int (112015120000) 以便能够规范化和应用我的模型。 我是这样处理的:
data_set = pd.read_csv('train.csv')
date = data_set['Date'] # Dates represent the header of the dates' column
dates = date.values
date1 = [date.replace("-","") for date in dates ]
date2 = [date.replace(":","") for date in date1 ]
date_train = [date.replace(" ","") for date in date2 ]
但我觉得这很耗时且效率低下,有没有更短的方法呢?否则,是否可以直接在 datetime 类型上应用规范化?
【问题讨论】:
标签: python-3.x type-conversion normalization prediction