日期時間列的百分位python

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有沒有一種方法來計算數據幀列的日期時間格式的百分位數，同時仍保留日期時間格式（Y-m-d H：M：S），而不是轉換爲百分位值的秒數？與日期時間格式的數據的例如日期時間列的百分位python

df: 
0 2016-07-31 08:00:00 
1 2016-07-30 14:30:00 
2 2006-06-24 14:15:00 
3 2016-07-15 08:15:45 
4 2016-08-01 23:50:00

來源

2017-08-17 T-Jay

describe()因爲它在整數列上datetime列方法不相同的方式工作或浮動列

所以我們可以創建自定義方法做相同的：

import pandas as pd 
from datetime import timedelta 
from datetime import datetime 

base = datetime.now() 
date_list = [base - timedelta(days=x) for x in range(0, 20)]  
df = pd.DataFrame.from_dict({'Date': date_list}) 

df 

          Date 
0 2017-08-17 21:32:54.044948 
1 2017-08-16 21:32:54.044948 
2 2017-08-15 21:32:54.044948 
3 2017-08-14 21:32:54.044948 

def describe_datetime(dataframe, column, percentiles=[i/10 for i in range(1,11)]): 
    new_date = dataframe[column].dt.strftime('%Y-%m-%d').sort_values().values 
    length = len(new_date) 
    for percentile in percentiles: 
     print(percentile, ':', new_date[int(percentile * length)-1]) 

describe_datetime(df, 'Date')

輸出：

0.1 : 2017-07-30 
0.2 : 2017-08-01 
0.3 : 2017-08-03 
0.4 : 2017-08-05 
0.5 : 2017-08-07 
0.6 : 2017-08-09 
0.7 : 2017-08-11 
0.8 : 2017-08-13 
0.9 : 2017-08-15 
1.0 : 2017-08-17

來源

2017-08-17 14:22:56

這種方法在我嘗試使用時不起作用。我也嘗試了不同的百分位數，並且返回的值是相同的。 –

@ T-Jay我創建了一個自定義方法來執行您正在尋找的任務。 –

嘗試一些代碼後。我能夠使用下面的代碼計算百分位數，我對列進行了排序並使用其索引來計算百分位數。 dataframe是'df'，日期時間格式的列是'日期'

date_column = list(df.sort_values('dates')['dates']) 
index = range(0,len(date_column)+1) 
date_column[np.int((np.percentile(index, 50)))]

來源

2017-08-17 15:20:09

日期時間列的百分位python

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