在Pandas DataFrame中添加当前时间戳列

在本文中，我们将探讨如何使用NumPy添加一个’now’时间戳列到Pandas DataFrame中。在数据分析和机器学习中，时间戳列是非常重要的，可以用于识别数据的时间依赖性，或者是用于时间序列分析。

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Pandas DataFrame简介

Pandas是Python中最流行的数据分析库之一，它为我们提供了很多强大的数据结构和方法，其中最常用的是DataFrame和Series。 DataFrame是由多个Series组成的表格形式的数据结构，每个Series代表一列。

下面是一个简单的DataFrame示例：

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M'],
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

	Name	Age	Gender
0	Alice	25	F
1	Bob	30	M
2	Charlie	35	M
3	David	40	M

NumPy添加“now”时间戳列

接下来，我们将演示如何使用NumPy添加一个当前时间戳列到DataFrame中。

首先，我们需要导入NumPy库，并使用numpy.datetime64()函数创建一个当前时间戳对象。

然后，我们创建一个名为“Now”的新列，并将该时间戳对象的值填充到该列中。最后，我们可以使用Pandas的merge()函数将这个新的DataFrame合并到原始的DataFrame中。

以下示例代码将演示如何完成这个过程：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M'],
}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建当前时间戳对象
now = np.datetime64('now')

# 创建一个名为“Now”的新列，并将时间戳对象的值填充到该列中
df['Now'] = np.array([now] * len(df))

# 合并新的DataFrame到原始的DataFrame中
df = pd.merge(df, df, on='Name')

print(df)

输出结果如下：

	Name	Age_x	Gender_x	Now_x	Age_y	Gender_y	Now_y
0	Alice	25	F	2021-07-23T18:23:28	25	F	2021-07-23T18:23:28
1	Bob	30	M	2021-07-23T18:23:28	30	M	2021-07-23T18:23:28
2	Charlie	35	M	2021-07-23T18:23:28	35	M	2021-07-23T18:23:28
3	David	40	M	2021-07-23T18:23:28	40	M	2021-07-23T18:23:28

在这个示例中，我们首先创建了一个新的DataFrame并添加了一个名为“Now”的时间戳列。然后，我们使用merge()函数将两个DataFrame对象合并到一起，并将它们连接到它们的名称上。这种方法可以保证每个对象名字唯一，从而避免冲突。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用NumPy为Pandas DataFrame添加一个当前时间戳列。我们首先导入NumPy库，并使用numpy.datetime64()函数创建一个当前时间戳对象。然后，我们创建一个名为“Now”的新列，并将该时间戳对象的值填充到该列中。最后，我们使用Pandas的merge()函数将这个新的DataFrame合并到原始的DataFrame中。

使用这种方法，我们可以在DataFrame中添加一个重要的时间戳列，这可以帮助我们更好地分析数据，例如时间序列分析和时间依赖性研究。