将Graphlab SFrame Date列拆分为三列（年月日）

Question

给定graphlab SFrame，其中有一个包含日期的列，例如：

+-------+------------+---------+-----------+
| Store |    Date    |  Sales  | Customers |
+-------+------------+---------+-----------+
|   1   | 2015-07-31 |  5263.0 |   555.0   |
|   2   | 2015-07-31 |  6064.0 |   625.0   |
|   3   | 2015-07-31 |  8314.0 |   821.0   |
|   4   | 2015-07-31 | 13995.0 |   1498.0  |
|   3   | 2015-07-20 |  4822.0 |   559.0   |
|   2   | 2015-07-10 |  5651.0 |   589.0   |
|   4   | 2015-07-11 | 15344.0 |   1414.0  |
|   5   | 2015-07-23 |  8492.0 |   833.0   |
|   2   | 2015-07-19 |  8565.0 |   687.0   |
|   10  | 2015-07-09 |  7185.0 |   681.0   |
+-------+------------+---------+-----------+
[986159 rows x 4 columns]

在graphlab /其他python函数中有一种简单的方法可以将Date列转换为Year | Month | Day吗？

+-------+------+----+----+---------+-----------+
| Store | YYYY | MM | DD |  Sales  | Customers |
+-------+------+----+----+---------+-----------+
|   1   | 2015 | 07 | 31 |  5263.0 |   555.0   |
|   2   | 2015 | 07 | 31 |  6064.0 |   625.0   |
|   3   | 2015 | 07 | 31 |  8314.0 |   821.0   |
+-------+------------+---------+-----------+
[986159 rows x 4 columns]

在pandas中，我可以执行此操作：Which is the fastest way to extract day, month and year from a given date?

但是将SFrame转换为Panda以分割日期并转换回SFrame是一件非常繁琐的事。

Answer 1

您也可以使用split-datetime方法执行此操作。它为您提供了更多的灵活性。

sf.add_columns(sf['Date'].split_datetime(column_name_prefix = ''))

split_datetime方法本身位于SArray（SFrame的单个列）上，它返回一个SFrame，然后您可以将其添加回原始数据（基本上为0）

Answer 2

快速而肮脏的方法是

sf['date2'] = sf['Date'].apply(lambda x: x.split('-'))
sf = sf.unpack('date2')

另一种选择是将Date列转换为日期时间类型，然后使用graphlab.SArray.split_datetime函数。