第八章

原文：Chapter 8

译者：飞龙

协议：CC BY-NC-SA 4.0

  1. import pandas as pd

8.1 解析 Unix 时间戳

在 pandas 中处理 Unix 时间戳不是很容易 - 我花了相当长的时间来解决这个问题。 我们在这里使用的文件是一个软件包流行度文件，我在我的系统上的/var/log/popularity-contest找到的。

这里解释了这个文件是什么。

  1. # Read it, and remove the last row
  2. popcon = pd.read_csv('../data/popularity-contest', sep=' ', )[:-1]
  3. popcon.columns = ['atime', 'ctime', 'package-name', 'mru-program', 'tag']

列是访问时间，创建时间，包名称最近使用的程序，以及标签。

  1. popcon[:5]
atime ctime package-name mru-program tag
0 1387295797 1367633260 perl-base /usr/bin/perl NaN
1 1387295796 1354370480 login /bin/su NaN
2 1387295743 1354341275 libtalloc2 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtalloc.so.2.0.7 NaN
3 1387295743 1387224204 libwbclient0 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libwbclient.so.0
4 1387295742 1354341253 libselinux1 /lib/x86_64-linux-gnu/libselinux.so.1 NaN

pandas 中的时间戳解析的神奇部分是 numpy datetime已经存储为 Unix 时间戳。 所以我们需要做的是告诉 pandas 这些整数实际上是数据时间 - 它不需要做任何转换。

我们需要首先将这些转换为整数：

  1. popcon['atime'] = popcon['atime'].astype(int)
  2. popcon['ctime'] = popcon['ctime'].astype(int)

每个 numpy 数组和 pandas 序列都有一个dtype - 这通常是int64，float64或object。 一些可用的时间类型是datetime64[s]，datetime64[ms]和datetime64[us]。 与之相似，也有timedelta类型。

我们可以使用pd.to_datetime函数将我们的整数时间戳转换为datetimes。 这是一个常量时间操作 - 我们实际上并不改变任何数据，只是改变了 Pandas 如何看待它。

  1. popcon['atime'] = pd.to_datetime(popcon['atime'], unit='s')
  2. popcon['ctime'] = pd.to_datetime(popcon['ctime'], unit='s')

如果我们现在查看dtype，它是<M8[ns]，我们可以分辨出M8是datetime64的简写。

  1. popcon['atime'].dtype
  1. dtype('<M8[ns]')

所以现在我们将atime和ctime看做时间了。

  1. popcon[:5]
atime ctime package-name mru-program tag
0 2013-12-17 15:56:37 2013-05-04 02:07:40 perl-base /usr/bin/perl NaN
1 2013-12-17 15:56:36 2012-12-01 14:01:20 login /bin/su NaN
2 2013-12-17 15:55:43 2012-12-01 05:54:35 libtalloc2 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtalloc.so.2.0.7 NaN
3 2013-12-17 15:55:43 2013-12-16 20:03:24 libwbclient0 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libwbclient.so.0
4 2013-12-17 15:55:42 2012-12-01 05:54:13 libselinux1 /lib/x86_64-linux-gnu/libselinux.so.1 NaN

现在假设我们要查看所有不是库的软件包。

首先，我想去掉一切带有时间戳 0 的东西。注意，我们可以在这个比较中使用一个字符串，即使它实际上在里面是一个时间戳。这是因为 Pandas 是非常厉害的。

  1. popcon = popcon[popcon['atime'] > '1970-01-01']

现在我们可以使用 pandas 的魔法字符串功能来查看包名称不包含lib的行。

  1. nonlibraries = popcon[~popcon['package-name'].str.contains('lib')]
  1. nonlibraries.sort('ctime', ascending=False)[:10]
atime ctime package-name mru-program tag
57 2013-12-17 04:55:39 2013-12-17 04:55:42 ddd /usr/bin/ddd
450 2013-12-16 20:03:20 2013-12-16 20:05:13 nodejs /usr/bin/npm
454 2013-12-16 20:03:20 2013-12-16 20:05:04 switchboard-plug-keyboard /usr/lib/plugs/pantheon/keyboard/options.txt
445 2013-12-16 20:03:20 2013-12-16 20:05:04 thunderbird-locale-en /usr/lib/thunderbird-addons/extensions/langpac…
396 2013-12-16 20:08:27 2013-12-16 20:05:03 software-center /usr/sbin/update-software-center
449 2013-12-16 20:03:20 2013-12-16 20:05:00 samba-common-bin /usr/bin/net.samba3
397 2013-12-16 20:08:25 2013-12-16 20:04:59 postgresql-client-9.1 /usr/lib/postgresql/9.1/bin/psql
398 2013-12-16 20:08:23 2013-12-16 20:04:58 postgresql-9.1 /usr/lib/postgresql/9.1/bin/postmaster
452 2013-12-16 20:03:20 2013-12-16 20:04:55 php5-dev /usr/include/php5/main/snprintf.h
440 2013-12-16 20:03:20 2013-12-16 20:04:54 php-pear /usr/share/php/XML/Util.php

好吧，很酷，它说我最近安装了ddd。 和postgresql！ 我记得安装这些东西。

这里的整个消息是，如果你有一个以秒或毫秒或纳秒为单位的时间戳，那么你可以“转换”到datetime64 [the-right-thing]，并且 pandas/numpy 将处理其余的事情。