pandas.read_sql及解释按周指定的日期
我有一个SQL表格,里面的数据格式是这样的,我想把它读取出来并转换成pandas的时间序列。
y (year) w (week) d (some data)
2009 1 10
2009 2 15
...
有没有什么好的方法可以做到这一点呢?
我知道read_sql()这个函数有一个叫parse_dates的参数,另外也可以手动用DatetimeIndex来设置索引。不过,我不太明白怎么处理周的数据。我尝试过以下的方法。谢谢。
# gives NaT for year & week:
df = pd.read_sql("SELECT y, w, d FROM t",
db, parse_dates={"y":"%Y", "w":"%U"})
# gives wrong dates for yw - e.g. all 2009-01-01:
df = pd.read_sql("SELECT CONCAT(y,'/',w) as yw, d FROM t",
db, parse_dates={"yw": "%Y/%U"})
# throws DateParseError exception:
df = pd.read_sql("SELECT CONCAT(y,'W',w) as yw, d FROM t",
db)
df.index = pd.DatetimeIndex(df.yw)
1 个回答
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其实,我觉得最简单优雅的方法是在SQL里进行转换:
sql = "SELECT DATE_ADD(MAKEDATE(y, 1), INTERVAL w WEEK) as date, d FROM test.t"
df = pd.read_sql(sql, engine)
print(df)
这样可以得到
date d
0 2009-01-08 10
1 2009-01-15 15
如果在Python中做同样的事情,就需要写更多的代码,因为据我所知,Pandas并没有现成的功能可以直接把年份和周数转换成日期。当然,你可以使用循环和datetime模块,把这些数字一个一个转换成datetime.datetime对象。
更快的方法是使用NumPy的datetime64和timedelta64数据类型,利用NumPy数组来进行日期计算:
sql = "SELECT y, w, d FROM t"
df = pd.read_sql(sql, engine)
date = (df['y'].astype('<i8')-1970).view('<M8[Y]')
delta = (df['w'].astype('<i8')*7).view('<m8[D]')
df['date'] = date+delta
df = df[['date', 'd']]
print(df)
这样可以得到
date d
0 2009-01-08 10
1 2009-01-15 15
补充一下,基于Hadi在评论中的回答,也可以在SQL中使用MySQL的STR_TO_DATE函数来计算日期:
sql = "SELECT STR_TO_DATE(CONCAT(y,':',w,':1'), '%x:%v:%w') as date, d FROM test.t"
df = pd.read_sql(sql, engine)
这样可以得到
date d
0 2008-12-29 10
1 2009-01-05 15
需要注意的是,根据MySQL文档,%v
的意思是
Week (01..53), where Monday is the first day of the week; WEEK() mode 3; used with %x
而在同一页面的后面,模式3的意思是
Mode First day of week Range Week 1 is the first week …
3 Monday 1-53 with 4 or more days this year
对于值为“今年有4天或更多”的模式,周数是根据ISO 8601:1988来编号的。
所以如果你想让周数和ISO 8601:1988保持一致,那么在使用STR_TO_DATE
时应该用%v
(或者%u
),而不是%V
(或者%U
)。
注意,我上面第一个回答并没有把周数解释为ISO 8601的周数;它只是简单地从1月1日开始计算每周的7天。