分析 datetime 列
在所有机器学习工作流中，特征工程都是处理不同数据类型特征的重要步骤。特别是，datetime 列在许多数据集中都很常见。在本练习中，您将探索数据集中的 hour 列。它以整数存储，但语义上代表一个 datetime。您将先解析 hour 列，将其转换为 datetime 列。然后从该 datetime 列中提取一天中的小时，并基于该小时计算总点击量。
pandas 模块已在工作区中以 pd 提供，示例 DataFrame 已加载为 df。
本练习是课程的一部分
用 Python 预测 CTR 的机器学习实战
练习说明
- 使用
pd.to_datetime()将hour列从整数转换为datetime列。 - 使用 datetime 访问器
.dt，通过.hour从转换后的列中提取小时字段。 - 使用
.sum()按提取出的一天中的小时计算总点击量。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Change the hour column to a datetime and extract hour of day
df['hour'] = pd.____(df['hour'], format = '%y%m%d%H')
df['hour_of_day'] = df['hour'].____.____
print(df.head(5))
# Get and plot total clicks by hour of day
df.____('hour_of_day')['click'].____.plot.bar(figsize=(12,6))
plt.ylabel('Number of clicks')
plt.title('Number of clicks by hour of day')
plt.show()