python 處理dataframe中的時間字段

在機器學習過程中，通常會通過pandas讀取csv檔案，保持成dadaframe格式，然而有時候需要對dataframe中的時間字段進行資料建模，比如時間格式為datetime，那麼像一般操作dataframe的方式來操作時間欄位會報錯的，所以在使用sklearn庫進行fit和predict的時候，通常要把時間字段首先轉換為timestamp格式，在fit和predict之後，如果需要matplotlib繪圖的時候，再把timestamp格式轉換為時間字串，比如2017-02-01 14:25:14，下面是我處理過的一段**，希望可以幫到童鞋們！

doc_list1 = 

foriindoc1.iloc[:,
1:2].values.tolist(): # 轉換成了時間戳格式
forjini:
dt = time.strptime(j, 
"%y-%m-%d %h:%m:%s")
dt_new = time.mktime(dt)
doc_list2 = 
foriindoc_list1:
time_local = time.localtime(i)
dt = time.strftime("%y-%m-%d %h:%m:%s"
,time_local)
dt1 = datetime.datetime.strptime(dt, 
"%y-%m-%d %h:%m:%s")x1 = np.mat(doc_list1).t
y1= test_target1001
clf = adaboostregressor(decisiontreeregressor(max_depth=5),
n_estimators=1000
, random_state=rng)
clf.fit(x1
,y1)
yhat1 = clf.predict(x1)

value = result.iloc[:,

1]list = 
for i in value:
print(type(i.to_pydatetime().timetuple()),i)
print(list)

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