一二
中每行都有乙個starttime（上線時間）和offlinetime（下線時間）
備註：python 中pandas所帶的get_dummies會將整個時間作為乙個字串變數，即只能在頭和尾形成啞變數，無法在中間插入數值，為了解決這個問題所以才有了現在這篇部落格
。隨意建立兩個資料的**
data=pd.dataframe()
輔助函式，效果：contain(1,[1,20,3,1,5,10,3]) 輸出 [1,0,0,1,0,0,0]，即第二個引數中是否包含第乙個引數
思路 將兩個時間點中的小時變數提取出來做成區間[starttime,offlinetime]，然後針對每乙個時間建立乙個啞變數
data['detla_time'] = data['starttime'].map(lambda x:str(x.hour)) +','+ data['offlinetime'].map(lambda x:str(x.hour))
data['detla_time_range'] = data['detla_time'].map(lambda x: range(int(x.split(',')[0]),int(x.split(',')[1])+1,1))
感覺內容不是很多，那寫乙個如果允許直接遊歷整個資料的方法，思路如下：
效果圖
由於字典本身的無序性，導致最後的dataframe列有點難看，可以用pd.dataframe.reindex函式進行重排。
這種方法相比於上面的方法比較容易理解，但是需要迴圈一次資料，在這個資料量普遍相當大的時代不太合適，但如果你要想對每一行創造更加複雜的特徵，那可能就不得不對資料進行迴圈了吧。
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