Python calcul d'une durée de connexion à partir de 2 col
yg_be Messages postés 23541 Date d'inscription Statut Contributeur Dernière intervention -
Bonjour,
Je dois calculer un temps de connexion pour chaque personne à partir de 2 colonnes d'un DataFrame.
Pour cela j'ai écris le code suivant:
#importation des packages nécessaires au calcul des durées
import datetime
from datetime import timedelta
#Analyse de la variable du temps de connexion
#Step_1 stockage des données dans 2 variables: time_1 et time_2
time_1 = transactions['signup_time']
print(time_1.head())
time_2 = transactions['purchase_time']
print(time_2.head())
#calcul des durées de connexion entre signup_time et purchase_time
#calcul de la durée de connexion à partir de la différence entre time_1 et time_2
myDateTime1 = datetime.datetime(time_1)
myDateTime2 = datetime.datetime(time_2)
delta_time = myDateTime2 - myDateTime1
#ajouter une colonne dans le dataframe pour la durée de connexion
transactions.insert("connected_time", valeurs)
transactions.head()
Cependant je reçois le message d'erreur suivant:
TypeError Traceback (most recent call last)
/var/folders/8l/ntsj_13s12x97qhbjly0xdkr0000gn/T/ipykernel_17005/4095553184.py in <module>
14 #calcul de la durée de connexion à partir de la différence entre time_1 et time_2
15 datetime.timedelta
---> 16 myDateTime1 = datetime.datetime(time_1)
17 myDateTime2 = datetime.datetime(time_2)
18 delta_time = myDateTime2 - myDateTime1
~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/series.py in wrapper(self)
183 if len(self) == 1:
184 return converter(self.iloc[0])
--> 185 raise TypeError(f"cannot convert the series to {converter}")
186
187 wrapper.__name__ = f"__{converter.__name__}__"
TypeError: cannot convert the series to <class 'int'>
Du coup, manquant d'expérience en langage Python, je pensais que le format:
2015-02-24 22:55:49
était adapté aux calculs avec datetime et timedelta
Si quelqu'un pouvait m'aider à avancer
En vous remerciant par avance
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9 réponses
bonjour,
il serait préférable de partager un exemple que nous puissions tester.
Peux-tu ajouter
print (type(time_1), time_1)
Que contiendra "valeurs"?
suggestion:
def td(x):
f="%Y-%m-%d %H:%M:%S"
return datetime.datetime.strptime(x['purchase_time'],f)- \
datetime.datetime.strptime(x['signup_time'],f)
transactions["connected_time"].apply(td,axis=1)
Merci pour tes réponses et suggestions,
Valeurs est initialement destiné à enregistrer(sous la forme d'une colonne d'un DataFrame) les valeurs issues de la différence entre signup_time et purchase_time.
En suivant ta suggestion j'obtiens le message suivant:
KeyError: 'connected_time'
Je pense qu'il faut que je définisse 'connecter_time' en amont
En fait signup_time et purchase_time sont dtype: object
Il serait préférable de partager un exemple complet, simplifié, que nous puissions tester.
Tu ne précises même pas ce qu'est précisément "transactions".
exemple:
import pandas as pd
import datetime
def td(x):
f="%Y-%m-%d %H:%M:%S"
return datetime.datetime.strptime(x['purchase_time'],f)- \
datetime.datetime.strptime(x['signup_time'],f)
t="2015-02-24 22:55:49"
transactions = pd.DataFrame({'purchase_time': [t,t,t],'signup_time': [t,t,t]})
print(transactions)
transactions['c3'] = transactions.apply(td,axis=1)
print(transactions)
Merci pour ta réponse. transactions est un DataFrame issu d'un fichier csv
Voici une partie des données
user_id signup_time purchase_time purchase_value device_id source browser sex age ip_address
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Vous n’avez pas trouvé la réponse que vous recherchez ?
Posez votre questionAh OK, voici la première version que j'avais tapé:
import pandas as pd
import datetime
from datetime import timedelta
#Analyse de la variable du temps de connexion
#stockage des données dans 2 variables: time_1 et time_2
time_1 = transactions['signup_time']
print(time_1.head())
time_2 = transactions['purchase_time']
print(time_2.head())
print (type(time_1), time_1)
#calcul des durées de connexion entre signup_time et purchase_time
#calcul de la durée de connexion à partir de la différence entre time_1 et time_2
myDateTime1 = datetime.datetime(time_1)
myDateTime2 = datetime.datetime(time_2)
delta_time = myDateTime2 - myDateTime1
#ajouter une colonne dans le dataframe pour la durée de connexion
transactions.insert("connected_time", valeurs)
transactions.head()
Bonjour,
En fait transactions est chargé de la manière suivante:
transactions = pd.read_csv(‘transactions’)
c’est la ligne manquante.
en te remerciant
Bonjour
merci de lire et appliquer ceci https://codes-sources.commentcamarche.net/faq/11288-poster-un-extrait-de-code
Bonjour,
import pandas as pd
import datetime
transactions = pd.read_csv('LEFICHIER.csv', delimiter=' ', engine='python')
values= []
dt_format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S'
for i in range(len(transactions)):
t1 = transactions['signup_time'][i]
t2 = transactions['purchase_time'][i]
dt1 = datetime.datetime.strptime(t1, dt_format)
dt2 = datetime.datetime.strptime(t2, dt_format)
values.append(dt2 - dt1)
transactions.insert(column="connected_time", value=values, loc=len(transactions.columns))
print(transactions.head())
Il y a peut-être une autre façon de parcourir les lignes avec panda plutôt qu'un range + len, à voir.
Purée, il craint ce nouveau système ccm...
et ainsi?
import pandas as pd
import datetime
def td(x):
f="%Y-%m-%d %H%M%S"
return datetime.datetime.strptime(x['purchase_time'],f)- \
datetime.datetime.strptime(x['signup_time'],f)
transactions = pd.read_csv("transactions",delimiter=' ', engine='python')
transactions["connected_time"] = transactions.apply(td,axis=1)
print(transactions)
EDIT: j'ai du changer le format de date, suite à des soucis de couper/coller.
Je ne comprends pas d'où venait le soucis "Key Error" du 9 juil. 2022 à 22:19.
