怎么在Python中利用dataframe将出生日期转化为年龄-创新互联
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# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline data = {'birth': ['10/8/00', '7/21/93', '6/14/01', '5/18/99', '1/5/98']} frame = DataFrame(data) frame
从数据来看,'10/8/00'之类的数,最左边的数表示月份,中间的数表示日,最后的数表示年度。
实际上我们在分析时并不需要人的出生日期,而是需要年龄,不同的年龄阶段会有不同的状态,比如收入、健康、居住条件等等,且能够很好地把不同样本的差异性进行大范围的划分,而不是像出生日期那样包含信息量过大且在算法训练时不好作为有效数据进行训练,age是一个很好地特征工程指示变量。
那如何把上述birth数据变为年龄age呢?
在这里用到datetime这个库,如下:
(1)首先把birth转化为标准时间格式
frame['birth'] = pd.to_datetime(frame['birth']) frame
(2)获取当前时间的年份,并减去birth的年份
import datetime as dt now_year =dt.datetime.today().year #当前的年份 frame['age']=now_year-frame.birth.dt.year frame
在这里使用了dt.datetime.today().year
来获取当前日期的年份,然后将birth数据中的年份数据提取出来(frame.birth.dt.year
),两者相减就得到需要的年龄数据,如下:
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