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一、用法精讲
266、pandas.Series.dt.second属性
266-1、语法
266-2、参数
266-3、功能
266-4、返回值
266-5、说明
266-6、用法
266-6-1、数据准备
266-6-2、代码示例
266-6-3、结果输出
267、pandas.Series.dt.microsecond属性
267-1、语法
267-2、参数
…目录
一、用法精讲
266、pandas.Series.dt.second属性
266-1、语法
266-2、参数
266-3、功能
266-4、返回值
266-5、说明
266-6、用法
266-6-1、数据准备
266-6-2、代码示例
266-6-3、结果输出
267、pandas.Series.dt.microsecond属性
267-1、语法
267-2、参数
267-3、功能
267-4、返回值
267-5、说明
267-6、用法
267-6-1、数据准备
267-6-2、代码示例
267-6-3、结果输出
268、pandas.Series.dt.nanosecond属性
268-1、语法
268-2、参数
268-3、功能
268-4、返回值
268-5、说明
268-6、用法
268-6-1、数据准备
268-6-2、代码示例
268-6-3、结果输出
269、pandas.Series.dt.dayofweek属性
269-1、语法
269-2、参数
269-3、功能
269-4、返回值
269-5、说明
269-6、用法
269-6-1、数据准备
269-6-2、代码示例
269-6-3、结果输出
270、pandas.Series.dt.weekday属性
270-1、语法
270-2、参数
270-3、功能
270-4、返回值
270-5、说明
270-6、用法
270-6-1、数据准备
270-6-2、代码示例
270-6-3、结果输出
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2、Python函数之旅
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4、Python魔法之旅
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266、pandas.Series.dt.second属性
266-1、语法
# 266、pandas.Series.dt.second属性
pandas.Series.dt.second
The seconds of the datetime.
266-2、参数 无
266-3、功能 用于从包含datetime对象的pandas系列中提取秒数。
266-4、返回值 返回一个包含每个datetime元素的秒数部分的Series对象。
266-5、说明 使用场景
266-5-1、详细时间分析需要对时间戳数据进行详细分析时可以使用dt.second提取秒数。例如分析每天不同秒数的分布情况。
266-5-2、时间过滤根据秒数进行数据过滤。例如筛选出在特定秒数发生的事件。
266-5-3、特征工程在机器学习或数据挖掘中将秒数作为特征之一进行模型训练和预测。
266-5-4、性能优化在时间序列数据处理中提取秒数可以帮助进行更细粒度的性能分析和优化。
266-5-5、日志分析在分析服务器日志或其他时间戳数据时提取秒数可以帮助识别特定秒数内的访问模式或事件。
266-6、用法
266-6-1、数据准备
无
266-6-2、代码示例
# 266、pandas.Series.dt.second属性
# 266-1、详细时间分析
import pandas as pd
# 创建一个包含10个时间戳的Series每个时间戳间隔1秒
data pd.Series(pd.date_range(2024-01-01, periods10, freqs))
# 提取秒数
seconds data.dt.second
print(详细时间分析-秒数部分:)
print(seconds, end\n\n)# 266-2、时间过滤
import pandas as pd
# 创建一个包含100个时间戳的Series每个时间戳间隔1秒
data pd.Series(pd.date_range(2024-01-01, periods100, freqs))
# 筛选出在特定秒数例如30秒发生的事件
filtered_data data[data.dt.second 30]
print(时间过滤-特定秒数的时间戳:)
print(filtered_data, end\n\n)# 266-3、特征工程
import pandas as pd
# 创建一个包含10个时间戳的Series每个时间戳间隔1秒
data pd.Series(pd.date_range(2024-01-01, periods10, freqs))
# 提取秒数并作为新列加入DataFrame
data pd.DataFrame(data, columns[datetime])
data[second] data[datetime].dt.second
print(特征工程-添加秒数特征:)
print(data, end\n\n)# 266-4、性能优化
import pandas as pd
# 创建一个包含100个时间戳的Series每个时间戳间隔1分钟
start_times pd.Series(pd.date_range(2024-01-01 12:00:00, periods100, freqmin))
# 提取秒数
seconds start_times.dt.second
# 筛选出秒数为0的时间点
zero_second_times start_times[seconds 0]
print(性能优化-秒数为0的时间点:)
print(zero_second_times, end\n\n)# 266-5、日志分析
import pandas as pd
# 创建一个包含特定时间戳的Series
log_times pd.Series(pd.to_datetime([2024-01-01 00:00:10, 2024-01-01 00:00:20, 2024-01-01 00:00:30]))
# 提取秒数
log_seconds log_times.dt.second
print(日志分析-日志时间戳的秒数部分:)
print(log_seconds)
266-6-3、结果输出
# 266、pandas.Series.dt.second属性
# 266-1、详细时间分析
# 详细时间分析-秒数部分:
# 0 0
# 1 1
# 2 2
# 3 3
# 4 4
# 5 5
# 6 6
# 7 7
# 8 8
# 9 9
# dtype: int32# 266-2、时间过滤
# 时间过滤-特定秒数的时间戳:
# 30 2024-01-01 00:00:30
# 90 2024-01-01 00:01:30
# dtype: datetime64[ns]# 266-3、特征工程
# 特征工程-添加秒数特征:
# datetime second
# 0 2024-01-01 00:00:00 0
# 1 2024-01-01 00:00:01 1
# 2 2024-01-01 00:00:02 2
# 3 2024-01-01 00:00:03 3
# 4 2024-01-01 00:00:04 4
# 5 2024-01-01 00:00:05 5
# 6 2024-01-01 00:00:06 6
# 7 2024-01-01 00:00:07 7
# 8 2024-01-01 00:00:08 8
# 9 2024-01-01 00:00:09 9# 266-4、性能优化
# 性能优化-秒数为0的时间点:
# 0 2024-01-01 12:00:00
# 1 2024-01-01 12:01:00
# 2 2024-01-01 12:02:00
# 3 2024-01-01 12:03:00
# 4 2024-01-01 12:04:00
# ...
# 95 2024-01-01 13:35:00
# 96 2024-01-01 13:36:00
# 97 2024-01-01 13:37:00
# 98 2024-01-01 13:38:00
# 99 2024-01-01 13:39:00
# Length: 100, dtype: datetime64[ns]# 266-5、日志分析
# 日志分析-日志时间戳的秒数部分:
# 0 10
# 1 20
# 2 30
# dtype: int32
267、pandas.Series.dt.microsecond属性
267-1、语法
# 267、pandas.Series.dt.microsecond属性
pandas.Series.dt.microsecond
The microseconds of the datetime.
267-2、参数 无
267-3、功能 用于提取时间序列数据中微秒部分的值。
267-4、返回值 返回一个包含时间序列中每个时间戳的微秒值的Series。
267-5、说明 无
267-6、用法
267-6-1、数据准备
无
267-6-2、代码示例
# 267、pandas.Series.dt.microsecond属性
# 267-1、提取微秒值
import pandas as pd
# 创建一个包含微秒部分的时间戳的Series
time_series pd.Series(pd.date_range(2024-01-01 00:00:00, periods5, freq333333us))
# 提取微秒部分
microseconds time_series.dt.microsecond
print(微秒值:)
print(microseconds, end\n\n)# 267-2、筛选特定微秒值的时间戳
import pandas as pd
# 创建一个包含微秒部分的时间戳的Series
time_series pd.Series(pd.date_range(2024-01-01 00:00:00, periods10, freq333333us))
# 提取微秒部分
microseconds time_series.dt.microsecond
# 筛选出微秒部分为333333的时间戳
filtered_time_series time_series[microseconds 333333]
print(微秒部分为333333的时间戳:)
print(filtered_time_series, end\n\n)# 267-3、添加微秒列到DataFrame
import pandas as pd
# 创建一个包含微秒部分的时间戳的Series
time_series pd.Series(pd.date_range(2024-01-01 00:00:00, periods5, freq333333us))
# 创建DataFrame并添加微秒列
df pd.DataFrame(time_series, columns[datetime])
df[microsecond] df[datetime].dt.microsecond
print(添加微秒列的DataFrame:)
print(df, end\n\n)# 267-4、详细时间分析-微秒部分
import pandas as pd
# 创建一个包含微秒部分的时间戳的Series
time_series pd.Series(pd.date_range(2024-01-01 00:00:00, periods10, freq333333us))
# 提取微秒部分
microseconds time_series.dt.microsecond
print(详细时间分析-微秒部分:)
print(microseconds)
267-6-3、结果输出
# 267、pandas.Series.dt.microsecond属性
# 267-1、提取微秒值
# 微秒值:
# 0 0
# 1 333333
# 2 666666
# 3 999999
# 4 333332
# dtype: int32# 267-2、筛选特定微秒值的时间戳
# 微秒部分为333333的时间戳:
# 1 2024-01-01 00:00:00.333333
# dtype: datetime64[ns]# 267-3、添加微秒列到DataFrame
# 添加微秒列的DataFrame:
# datetime microsecond
# 0 2024-01-01 00:00:00.000000 0
# 1 2024-01-01 00:00:00.333333 333333
# 2 2024-01-01 00:00:00.666666 666666
# 3 2024-01-01 00:00:00.999999 999999
# 4 2024-01-01 00:00:01.333332 333332# 267-4、详细时间分析-微秒部分
# 详细时间分析-微秒部分:
# 0 0
# 1 333333
# 2 666666
# 3 999999
# 4 333332
# 5 666665
# 6 999998
# 7 333331
# 8 666664
# 9 999997
# dtype: int32
268、pandas.Series.dt.nanosecond属性
268-1、语法
# 268、pandas.Series.dt.nanosecond属性
pandas.Series.dt.nanosecond
The nanoseconds of the datetime.
268-2、参数 无
268-3、功能 用于提取时间序列数据中纳秒部分的值。
268-4、返回值 返回一个包含时间序列中每个时间戳的纳秒值的Series。
268-5、说明 无
268-6、用法
268-6-1、数据准备
无
268-6-2、代码示例
# 268、pandas.Series.dt.nanosecond属性
# 268-1、提取纳秒值
import pandas as pd
# 创建一个包含纳秒部分的时间戳的Series
time_series pd.Series(pd.date_range(2024-01-01 00:00:00, periods5, freq333333333ns))
# 提取纳秒部分
nanoseconds time_series.dt.nanosecond
print(纳秒值:)
print(nanoseconds, end\n\n)# 268-2、筛选特定纳秒值的时间戳
import pandas as pd
# 创建一个包含纳秒部分的时间戳的Series
time_series pd.Series(pd.date_range(2024-01-01 00:00:00, periods10, freq333333333ns))
# 提取纳秒部分
nanoseconds time_series.dt.nanosecond
# 筛选出纳秒部分为333333333的时间戳
filtered_time_series time_series[nanoseconds 333333333]
print(纳秒部分为333333333的时间戳:)
print(filtered_time_series, end\n\n)# 268-3、添加纳秒列到DataFrame
import pandas as pd
# 创建一个包含纳秒部分的时间戳的Series
time_series pd.Series(pd.date_range(2024-01-01 00:00:00, periods5, freq333333333ns))
# 创建DataFrame并添加纳秒列
df pd.DataFrame(time_series, columns[datetime])
df[nanosecond] df[datetime].dt.nanosecond
print(添加纳秒列的DataFrame:)
print(df, end\n\n)# 268-4、详细时间分析-纳秒部分
import pandas as pd
# 创建一个包含纳秒部分的时间戳的Series
time_series pd.Series(pd.date_range(2024-01-01 00:00:00, periods10, freq333333333ns))
# 提取纳秒部分
nanoseconds time_series.dt.nanosecond
print(详细时间分析-纳秒部分:)
print(nanoseconds)
268-6-3、结果输出
# 268、pandas.Series.dt.nanosecond属性
# 268-1、提取纳秒值
# 纳秒值:
# 0 0
# 1 333
# 2 666
# 3 999
# 4 332
# dtype: int32# 268-2、筛选特定纳秒值的时间戳
# 纳秒部分为333333333的时间戳:
# Series([], dtype: datetime64[ns])# 268-3、添加纳秒列到DataFrame
# 添加纳秒列的DataFrame:
# datetime nanosecond
# 0 2024-01-01 00:00:00.000000000 0
# 1 2024-01-01 00:00:00.333333333 333
# 2 2024-01-01 00:00:00.666666666 666
# 3 2024-01-01 00:00:00.999999999 999
# 4 2024-01-01 00:00:01.333333332 332# 268-4、详细时间分析-纳秒部分
# 详细时间分析-纳秒部分:
# 0 0
# 1 333
# 2 666
# 3 999
# 4 332
# 5 665
# 6 998
# 7 331
# 8 664
# 9 997
# dtype: int32
269、pandas.Series.dt.dayofweek属性
269-1、语法
# 269、pandas.Series.dt.dayofweek属性
pandas.Series.dt.dayofweek
The day of the week with Monday0, Sunday6.Return the day of the week. It is assumed the week starts on Monday, which is denoted by 0 and ends on Sunday which is denoted by 6. This method is available on both Series with datetime values (using the dt accessor) or DatetimeIndex.Returns:
Series or Index
Containing integers indicating the day number.
269-2、参数 无
269-3、功能 用于获取日期时间序列中每个日期的星期几的属性具备此功能的还有pandas.Series.dt.day_of_week属性。
269-4、返回值 返回一个整数值表示一周中的星期几其中0代表星期一6代表星期天。
269-5、说明 使用场景
269-5-1、工作日和周末分析在进行销售、流量或其他业务指标的分析时可以使用该属性来区分工作日和周末从而更好地理解客户行为模式。
269-5-2、时间序列数据的聚合可以根据星期几对数据进行分组从而计算每个星期几的平均值、总和或其他统计信息。例如分析每周的销售额变化趋势。
269-5-3、调度和排班在员工排班或资源调度中可以利用该属性来确定哪些日期是工作日进而制定合理的工作安排。
269-5-4、季节性趋势分析在一些行业(如零售、旅游等)不同星期几的销售或用户活动可能存在显著差异通过分析这些差异可以帮助制定更有效的营销策略。
269-5-5、数据清洗和预处理在处理时间序列数据时可以利用该属性筛选出特定的日期例如只保留工作日的数据去除周末的数据。
269-5-6、事件驱动分析对于特定事件(如假期、促销活动等)的影响分析可以使用星期几信息来比较这些事件在不同日期的效果。
269-6、用法
269-6-1、数据准备
无
269-6-2、代码示例
# 269、pandas.Series.dt.dayofweek属性
# 269-1、工作日和周末分析
import pandas as pd
# 创建一个包含日期的数据
data {date: pd.date_range(start2024-08-01, periods10)}
df pd.DataFrame(data)
# 提取星期几
df[day_of_week] df[date].dt.dayofweek
# 标记工作日和周末
df[is_weekend] df[day_of_week] 5
print(df, end\n\n)# 269-2、时间序列数据的聚合
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data {date: pd.date_range(start2024-08-01, periods30),sales: range(30)}
df pd.DataFrame(data)
# 提取星期几并进行分组
df[day_of_week] df[date].dt.dayofweek
weekly_sales df.groupby(day_of_week)[sales].sum()
print(weekly_sales, end\n\n)# 269-3、调度和排班
import pandas as pd
# 创建一个包含日期的数据
data {date: pd.date_range(start2024-08-01, periods10)}
df pd.DataFrame(data)
# 提取星期几
df[day_of_week] df[date].dt.dayofweek
# 根据星期几制定排班计划
df[shift] df[day_of_week].apply(lambda x: Morning if x 5 else Day Off)
print(df, end\n\n)# 269-4、季节性趋势分析
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含日期和销售额的数据
np.random.seed(0)
data {date: pd.date_range(start2024-01-01, periods365),sales: np.random.randint(100, 1000, size365)}
df pd.DataFrame(data)
# 提取星期几
df[day_of_week] df[date].dt.dayofweek
# 计算每个星期几的平均销售额
weekly_avg_sales df.groupby(day_of_week)[sales].mean()
print(weekly_avg_sales, end\n\n)# 269-5、数据清洗和预处理
import pandas as pd
# 创建一个包含日期和数据的示例
data {date: pd.date_range(start2024-01-01, periods10),value: range(10)}
df pd.DataFrame(data)
# 提取星期几
df[day_of_week] df[date].dt.dayofweek
# 只保留工作日的数据
df_weekdays df[df[day_of_week] 5]
print(df_weekdays, end\n\n)# 269-6、事件驱动分析
import pandas as pd
# 创建一个包含日期和事件的数据
data {date: pd.date_range(start2024-01-01, periods10),event: [Promotion, Regular, Promotion, Regular, Promotion, Regular, Regular, Promotion, Regular, Promotion]}
df pd.DataFrame(data)
# 提取星期几
df[day_of_week] df[date].dt.dayofweek
# 按照星期几和事件类型进行聚合
event_analysis df.groupby([day_of_week, event]).size().unstack(fill_value0)
print(event_analysis)
269-6-3、结果输出
# 269、pandas.Series.dt.dayofweek属性
# 269-1、工作日和周末分析
# date day_of_week is_weekend
# 0 2024-08-01 3 False
# 1 2024-08-02 4 False
# 2 2024-08-03 5 True
# 3 2024-08-04 6 True
# 4 2024-08-05 0 False
# 5 2024-08-06 1 False
# 6 2024-08-07 2 False
# 7 2024-08-08 3 False
# 8 2024-08-09 4 False
# 9 2024-08-10 5 True# 269-2、时间序列数据的聚合
# day_of_week
# 0 58
# 1 62
# 2 66
# 3 70
# 4 75
# 5 50
# 6 54
# Name: sales, dtype: int64# 269-3、调度和排班
# date day_of_week shift
# 0 2024-08-01 3 Morning
# 1 2024-08-02 4 Morning
# 2 2024-08-03 5 Day Off
# 3 2024-08-04 6 Day Off
# 4 2024-08-05 0 Morning
# 5 2024-08-06 1 Morning
# 6 2024-08-07 2 Morning
# 7 2024-08-08 3 Morning
# 8 2024-08-09 4 Morning
# 9 2024-08-10 5 Day Off# 269-4、季节性趋势分析
# day_of_week
# 0 580.943396
# 1 493.384615
# 2 630.538462
# 3 484.019231
# 4 548.192308
# 5 583.346154
# 6 547.403846
# Name: sales, dtype: float64# 269-5、数据清洗和预处理
# date value day_of_week
# 0 2024-01-01 0 0
# 1 2024-01-02 1 1
# 2 2024-01-03 2 2
# 3 2024-01-04 3 3
# 4 2024-01-05 4 4
# 7 2024-01-08 7 0
# 8 2024-01-09 8 1
# 9 2024-01-10 9 2# 269-6、事件驱动分析
# event Promotion Regular
# day_of_week
# 0 2 0
# 1 0 2
# 2 2 0
# 3 0 1
# 4 1 0
# 5 0 1
# 6 0 1
270、pandas.Series.dt.weekday属性
270-1、语法
# 270、pandas.Series.dt.weekday属性
pandas.Series.dt.weekday
The day of the week with Monday0, Sunday6.Return the day of the week. It is assumed the week starts on Monday, which is denoted by 0 and ends on Sunday which is denoted by 6. This method is available on both Series with datetime values (using the dt accessor) or DatetimeIndex.Returns:
Series or Index
Containing integers indicating the day number.
270-2、参数 无
270-3、功能 用于提取datetime对象的星期几。
270-4、返回值 返回值是一个整数其中0表示星期一1表示星期二以此类推6表示星期日。
270-5、说明 使用场景
270-5-1、数据分析在进行数据分析时了解某些事件发生的星期几可以帮助识别趋势。例如某些销售数据可能在周末更高而其他业务则可能在工作日更繁忙。
270-5-2、数据可视化在绘制图表时可以根据星期几对数据进行分组从而更清晰地展示不同时间段的行为模式。例如使用条形图展示每周各天的销售额。
270-5-3、业务决策在制定营销策略时了解客户行为与星期几的关系可以帮助优化广告投放时间和促销活动。例如可以在特定的日子进行促销以吸引更多顾客。
270-5-4、调度与规划在项目管理或人力资源调度中可以根据工作日和休息日来安排任务或人员确保工作效率最大化。
270-5-5、时间序列分析在时间序列数据分析中提取星期几信息可以作为特征之一帮助构建更精准的预测模型。
270-5-6、事件记录与跟踪在记录事件发生时间时可以使用星期几来分析事件的发生频率与特定日期的关系比如员工请假、客户投诉等。
270-6、用法
270-6-1、数据准备
无
270-6-2、代码示例
# 270、pandas.Series.dt.weekday属性
# 270-1、数据分析识别销售趋势
import pandas as pd
# 创建示例销售数据
data {date: pd.date_range(start2024-01-01, periods30),sales: [200, 220, 210, 230, 250, 270, 300, 320, 310, 330, 340, 350,360, 370, 380, 390, 400, 410, 420, 430, 440, 450, 460, 470,480, 490, 500, 510, 520, 530]
}
df pd.DataFrame(data)
# 提取星期几
df[weekday] df[date].dt.weekday
# 计算每天的平均销售额
average_sales_by_weekday df.groupby(weekday)[sales].mean()
print(average_sales_by_weekday, end\n\n)# 270-2、数据可视化展示每周各天的销售额
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建示例销售数据
data {date: pd.date_range(start2024-01-01, periods30),sales: [200, 220, 210, 230, 250, 270, 300, 320, 310, 330, 340, 350,360, 370, 380, 390, 400, 410, 420, 430, 440, 450, 460, 470,480, 490, 500, 510, 520, 530]
}
df pd.DataFrame(data)
df[weekday] df[date].dt.weekday
# 按星期几分组并计算总销售额
total_sales_by_weekday df.groupby(weekday)[sales].sum()
# 绘制条形图
total_sales_by_weekday.plot(kindbar, colorskyblue)
plt.xlabel(Weekday (0Monday, 6Sunday))
plt.ylabel(Total Sales)
plt.title(Total Sales by Weekday)
plt.xticks(ticksrange(7), labels[Mon, Tue, Wed, Thu, Fri, Sat, Sun], rotation45)
plt.show()# 270-3、业务决策优化广告投放时间
import pandas as pd
# 创建示例广告投放数据
data {ad_date: pd.date_range(start2024-01-01, periods30),ad_cost: [1000, 1200, 1100, 1300, 1500, 1600, 1700, 1800, 1750, 1900,2000, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500, 2600, 2700, 2800, 2900,3000, 3100, 3200, 3300, 3400, 3500, 3600, 3700, 3800, 3900]
}
df pd.DataFrame(data)
# 提取星期几
df[weekday] df[ad_date].dt.weekday
# 计算广告成本按星期几的总和
ad_cost_by_weekday df.groupby(weekday)[ad_cost].sum()
print(ad_cost_by_weekday, end\n\n)# 270-4、调度与规划安排任务或人员
import pandas as pd
# 创建示例任务数据
tasks {task_date: pd.date_range(start2024-01-01, periods30),task: [Task {}.format(i) for i in range(30)]
}
df pd.DataFrame(tasks)
# 提取星期几
df[weekday] df[task_date].dt.weekday
# 按星期几分配任务
tasks_by_weekday df.groupby(weekday)[task].count()
print(tasks_by_weekday, end\n\n)# 270-5、时间序列分析构建预测模型特征
import pandas as pd
# 创建示例时间序列数据
data {date: pd.date_range(start2024-01-01, periods100),value: range(100)
}
df pd.DataFrame(data)
# 提取星期几作为特征
df[weekday] df[date].dt.weekday
print(df.head(), end\n\n)# 270-6、事件记录与跟踪分析事件发生频率
import pandas as pd
# 创建示例事件数据
events {event_date: pd.date_range(start2024-01-01, periods50),event_type: [Type {}.format(i % 5) for i in range(50)]
}
df pd.DataFrame(events)
# 提取星期几
df[weekday] df[event_date].dt.weekday
# 统计每星期几的事件数量
events_by_weekday df.groupby(weekday).size()
print(events_by_weekday)
270-6-3、结果输出
# 270、pandas.Series.dt.weekday属性
# 270-1、数据分析识别销售趋势
# weekday
# 0 374.0
# 1 382.0
# 2 352.5
# 3 365.0
# 4 377.5
# 5 390.0
# 6 405.0
# Name: sales, dtype: float64# 270-2、数据可视化展示每周各天的销售额
# 见图1# 270-3、业务决策优化广告投放时间
# weekday
# 0 12100
# 1 12550
# 2 8900
# 3 9400
# 4 9900
# 5 10300
# 6 10700
# Name: ad_cost, dtype: int64# 270-4、调度与规划安排任务或人员
# weekday
# 0 5
# 1 5
# 2 4
# 3 4
# 4 4
# 5 4
# 6 4
# Name: task, dtype: int64# 270-5、时间序列分析构建预测模型特征
# date value weekday
# 0 2024-01-01 0 0
# 1 2024-01-02 1 1
# 2 2024-01-03 2 2
# 3 2024-01-04 3 3
# 4 2024-01-05 4 4# 270-6、事件记录与跟踪分析事件发生频率
# weekday
# 0 8
# 1 7
# 2 7
# 3 7
# 4 7
# 5 7
# 6 7
# dtype: int64
图1 二、推荐阅读
1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
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