find_datetime_variables#

使用 find_datetime_variables() ，你可以自动捕获数据集中所有日期时间变量的名称，无论它们是被解析为日期时间类型还是对象类型。

让我们创建一个包含数值、分类和日期时间变量的玩具数据集：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(
    n_samples=1000,
    n_features=4,
    n_redundant=1,
    n_clusters_per_class=1,
    weights=[0.50],
    class_sep=2,
    random_state=1,
)

# transform arrays into pandas df and series
colnames = [f"num_var_{i+1}" for i in range(4)]
X = pd.DataFrame(X, columns=colnames)

X["cat_var1"] = ["Hello"] * 1000
X["cat_var2"] = ["Bye"] * 1000

X["date1"] = pd.date_range("2020-02-24", periods=1000, freq="T")
X["date2"] = pd.date_range("2021-09-29", periods=1000, freq="H")
X["date3"] = ["2020-02-24"] * 1000

print(X.head())

我们在下面看到生成的数据框：

   num_var_1  num_var_2  num_var_3  num_var_4 cat_var1 cat_var2  \
0  -1.558594   1.634123   1.556932   2.869318    Hello      Bye
1   1.499925   1.651008   1.159977   2.510196    Hello      Bye
2   0.277127  -0.263527   0.532159   0.274491    Hello      Bye
3  -1.139190  -1.131193   2.296540   1.189781    Hello      Bye
4  -0.530061  -2.280109   2.469580   0.365617    Hello      Bye

                date1               date2       date3
0 2020-02-24 00:00:00 2021-09-29 00:00:00  2020-02-24
1 2020-02-24 00:01:00 2021-09-29 01:00:00  2020-02-24
2 2020-02-24 00:02:00 2021-09-29 02:00:00  2020-02-24
3 2020-02-24 00:03:00 2021-09-29 03:00:00  2020-02-24
4 2020-02-24 00:04:00 2021-09-29 04:00:00  2020-02-24

数据框有3个日期时间变量，其中两个是datetime类型，一个是object类型。

我们现在可以使用 find_datetime_variables() 来捕获所有日期时间变量，无论它们的数据类型如何。所以让我们这样做，然后显示列表：

from feature_engine.variable_handling import find_datetime_variables

var_date = find_datetime_variables(X)

var_date

下面我们看到了列表中的变量名：

['date1', 'date2', 'date3']

注意 find_datetime_variables() 捕获了所有3个日期时间变量。前两个是datetime类型，而第三个变量是object类型。但由于它可以被解析为datetime，因此也会被捕获在列表中。

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