如何在 Python 中设计日期功能

本文讨论并演示了如何使用 Python 快速设计一些常见的日期功能。

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也许像我一样，你在 Python 中处理数据时会经常处理日期。也许，您对在 Python 中处理日期感到沮丧，并且发现您经常查阅文档而无法一遍又一遍地做同样的事情。

就像任何编写代码并发现自己多次做同一件事的人一样，我想通过自动化一些常见的日期处理任务以及一些简单而频繁的特征工程来让我的生活更轻松，这样我的常见日期解析和给定日期的处理任务可以通过单个函数调用来完成。然后我可以在之后的给定时间选择我有兴趣提取的特征。

此日期处理是通过使用单个 Python 函数完成的，该函数仅接受格式为 ' 的单个日期字符串 YYYY-MM-DD' （因为这就是日期的格式），并返回一个由（当前）18 个键/值特征对组成的字典。其中一些键非常简单（例如解析的四个 4 日期年份），而其他键是经过设计的（例如日期是否为公共假期）。如果您发现此代码完全有用，您应该能够弄清楚如何更改或扩展它以满足您的需要。有关您可能想要编写代码生成的其他日期/时间相关功能的一些想法， 请查看这篇文章 。(https://www.kdnuggets.com/2021/04/feature-engineering-datetime-variables-data-science-machine-learning.html)

大部分功能是使用 Python 完成的 datetime模块，其中大部分依赖于 strftime()方法。然而，真正的好处是对于相同的重复查询有一个标准的、自动化的方法。

Python库

唯一使用的非标准库是 holidays，一个“快速、高效的 Python 库，用于即时生成国家、省和州特定的假期集。” 虽然图书馆可以容纳大量的国家和次国家节假日，但我在此示例中使用了美国国定假日。快速浏览一下项目的文档和下面的代码，您将很容易确定如何在需要时进行更改。(https://pypi.org/project/holidays/)

process_date()功能

import datetime, re, sys, holidays

def process_date(input_str: str) -> {}:
    """Processes and engineers simple features for date strings

    Parameters:
      input_str (str): Date string of format '2021-07-14'

    Returns:
      dict: Dictionary of processed date features
    """

    # Validate date string input
    regex = re.compile(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}')
    if not re.match(regex, input_str):
        print("Invalid date format")
        sys.exit(1)

    # Process date features
    my_date = datetime.datetime.strptime(input_str, '%Y-%m-%d').date()
    now = datetime.datetime.now().date()
    date_feats = {}

    date_feats['date'] = input_str
    date_feats['year'] = my_date.strftime('%Y')
    date_feats['year_s'] = my_date.strftime('%y')
    date_feats['month_num'] = my_date.strftime('%m')
    date_feats['month_text_l'] = my_date.strftime('%B')
    date_feats['month_text_s'] = my_date.strftime('%b')
    date_feats['dom'] = my_date.strftime('%d')
    date_feats['doy'] = my_date.strftime('%j')
    date_feats['woy'] = my_date.strftime('%W')

    # Fixing day of week to start on Mon (1), end on Sun (7)
    dow = my_date.strftime('%w')
    if dow == '0': dow = 7
    date_feats['dow_num'] = dow

    if dow == '1':
        date_feats['dow_text_l'] = 'Monday'
        date_feats['dow_text_s'] = 'Mon'
    if dow == '2':
        date_feats['dow_text_l'] = 'Tuesday'
        date_feats['dow_text_s'] = 'Tue'
    if dow == '3':
        date_feats['dow_text_l'] = 'Wednesday'
        date_feats['dow_text_s'] = 'Wed'
    if dow == '4':
        date_feats['dow_text_l'] = 'Thursday'
        date_feats['dow_text_s'] = 'Thu'
    if dow == '5':
        date_feats['dow_text_l'] = 'Friday'
        date_feats['dow_text_s'] = 'Fri'
    if dow == '6':
        date_feats['dow_text_l'] = 'Saturday'
        date_feats['dow_text_s'] = 'Sat'
    if dow == '7':
        date_feats['dow_text_l'] = 'Sunday'
        date_feats['dow_text_s'] = 'Sun'

    if int(dow) > 5:
        date_feats['is_weekday'] = False
        date_feats['is_weekend'] = True
    else:
        date_feats['is_weekday'] = True
        date_feats['is_weekend'] = False

    # Check date in relation to holidays
    us_holidays = holidays.UnitedStates()
    date_feats['is_holiday'] = input_str in us_holidays
    date_feats['is_day_before_holiday'] = my_date + datetime.timedelta(days=1) in us_holidays
    date_feats['is_day_after_holiday'] = my_date - datetime.timedelta(days=1) in us_holidays

    # Days from today
    date_feats['days_from_today'] = (my_date - now).days

    return date_feats

需要注意的几点：

• _l和 _s后缀分别指“长版”和“短版”

• 默认情况下，Python 将星期几视为从星期日 (0) 开始，到星期六 (6) 结束；对我和我的处理来说，周从周一开始，到周日结束——我不需要第 0 天（而不是从第 1 天开始一周）——所以这需要改变

• 工作日/周末功能很容易创建

• 假期相关的功能很容易使用 holidays库，并进行简单的日期加减；再次，替换其他国家或次国家的假期（或添加到现有的）将很容易做到

• 一个 days_from_today特征是用另一行或 2 行简单的日期数学创建的；负数是给定日期 在 今天之前的天数，而正数是从今天 到 给定日期

例如，我个人不需要 is_end_of_month功能，但是此时您应该能够看到如何将其添加到上述代码中相对容易。自己尝试一些定制。

测试

现在让我们测试一下。我们将处理一个日期并打印出返回的内容，即完整的键值特征对字典。

import pprint
my_date = process_date('2021-07-20')
pprint.pprint(my_date) 

{'date': '2021-07-20', 'days_from_today': 6, 'dom': '20', 'dow_num': '2', 'dow_text_l': 'Tuesday', 'dow_text_s': 'Tue', 'doy': '201', 'is_day_after_holiday': False, 'is_day_before_holiday': False, 'is_holiday': False, 'is_weekday': True, 'is_weekend': False, 'month_num': '07', 'month_text_l': 'July', 'month_text_s': 'Jul', 'woy': '29', 'year': '2021', 'year_s': '21'}

在这里，您可以看到功能键的完整列表以及相应的值。现在，在正常情况下，我不需要打印整个字典，而是获取特定键或一组键的值。

我们可以用下面的代码演示这可能如何实际工作。我们将创建一个日期列表，然后逐个处理这个日期列表，最终创建一个包含已处理日期特征的 Pandas 数据框，并将其打印到屏幕上。

import pandas as pd

dates = ['2021-01-01', '2020-04-04', '1993-05-11', '2002-07-19', '2024-11-03', '2050-12-25']
df = pd.DataFrame()

for d in dates:
    my_date = process_date(d)
    features = [my_date['date'],
                my_date['year'],
                my_date['month_num'],
                my_date['month_text_s'],
                my_date['dom'],
                my_date['doy'],
                my_date['woy'],
                my_date['is_weekend'],
                my_date['is_holiday'],
                my_date['days_from_today']]
    ds = pd.Series(features)
    df = df.append(ds, ignore_index=True)

df.rename(columns={0: 'date',
                   1: 'year',
                   2: 'month_num',
                   3: 'month',
                   4: 'day_of_month',
                   5: 'day_of_year',
                   6: 'week_of_year',
                   7: 'is_weekend',
                   8: 'is_holiday',
                   9: 'days_from_today'}, inplace=True)

df.set_index('date', inplace=True)
print(df)

            year month_num month day_of_month day_of_year week_of_year is_weekend  is_holiday  days_from_today
date                                                                                                          
2021-01-01  2021        01   Jan           01         001          00         0.0         1.0           -194.0
2020-04-04  2020        04   Apr           04         095          13         1.0         0.0           -466.0
1993-05-11  1993        05   May           11         131          19         0.0         0.0         -10291.0
2002-07-19  2002        07   Jul           19         200          28         0.0         0.0          -6935.0
2024-11-03  2024        11   Nov           03         308          44         1.0         0.0           1208.0
2050-12-25  2050        12   Dec           25         359          51         1.0         1.0          10756.0

这个数据框有望让您更好地了解此功能在实践中的用途。

祝你好运，数据处理愉快。

参考文章：https://www.kdnuggets.com/2021/08/engineer-date-features-python.html

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