PYTHON生成日期维度表

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数据仓库的定义之一是反映历史变化，数据或多或少都会包含时间特征，因此日期维度就成了数据仓库中不可或缺的维度之一，可以说在任何一个事实表中都会有一个或者多个日期维度的外键。日期维度可以尽可能多的包含日期的详细信息，比如周几、农历、年、月、日、节假日、季度，甚至是生肖年、干支纪年、星座等信息。

生成日期维度表的方式有很多，可以通过数据库例如MySQL直接生成日期维度，也可以通过编程语言JAVA、PYTHON等来生成。本文采用的是通过PYTHON来实现日期维度表的生成，该方式的优点是生成的日期维度相对详实。先来看一下最终的结果

每一列的含义如下

日期	id	2018-01-01
年	year	2018
月	month	1
日	day	1
季度	quarter	1
星期几	day_name	Monday
一年的第几周	weekofyear	1
一年的第几天	dayofyear	1
该月有几天	daysinmonth	31
这周第几天	dayofweek	1
是否闰年	is_leap_year	FALSE
是否月末最后一天	is_month_end	FALSE
是否月初第一天	is_month_start	TRUE
是否季度末最后一天	is_quarter_end	FALSE
是否季度初第一天	is_quarter_start	TRUE
是否年末最后一天	is_year_end	FALSE
是否年初第一天	is_year_start	TRUE
农历	lunar_date	冬月十五
干支纪年	gz_year	丁酉年
生肖年	sx_year	鸡年
干支纪日	gz_day	癸巳日
节气	solar_terms
星座	zodiac	摩羯座
节假日	holiday	元旦

实现方式：

from util.lunar import Lunar
import pandas as pd
def getLunar(ct=None):
    ln = Lunar(ct)    
    return (ln.ln_date_str(), ln.gz_year(), ln.sx_year(), ln.gz_day(),ln.ln_jie())
def holiday(ln_date):
    n = ('春节','春节','春节','端午节','中秋节','元旦','劳动节','国庆节','国庆节','国庆节')
    d = ('腊月三十','正月初一','正月初二','五月初五','八月十五',(1,1),(5,1),(10,1),(10,2),(10,3))  
    dic = dict(zip(d,n))
    if ln_date in d:
        return dic[ln_date]
def zodiac(month, day):
    n = ('摩羯座','水瓶座','双鱼座','白羊座','金牛座','双子座','巨蟹座','狮子座','处女座','天秤座','天蝎座','射手座')
    d = ((1,20),(2,19),(3,21),(4,21),(5,21),(6,22),(7,23),(8,23),(9,23),(10,23),(11,23),(12,23))
    return n[len(list(filter(lambda y:y<=(month,day), d)))%12]
def generateData(startDate='2019-1-01', endDate='2019-1-31'):
    d = {'id':pd.date_range(start=startDate, end=endDate)}
    data = pd.DataFrame(d)
    data['year'] = data['id'].apply(lambda x:x.year)
    data['month'] = data['id'].apply(lambda x:x.month)
    data['day'] = data['id'].apply(lambda x:x.day)
    data['quarter'] = data['id'].apply(lambda x:x.quarter)
    data['day_name'] = data['id'].apply(lambda x:x.day_name())
    data['weekofyear'] = data['id'].apply(lambda x:x.weekofyear)
    data['dayofyear'] = data['id'].apply(lambda x:x.dayofyear)
    data['daysinmonth'] = data['id'].apply(lambda x:x.daysinmonth)
    data['dayofweek'] = data['id'].apply(lambda x:x.dayofweek)
    data['is_leap_year'] = data['id'].apply(lambda x:x.is_leap_year)
    data['is_month_end'] = data['id'].apply(lambda x:x.is_month_end)
    data['is_month_start'] = data['id'].apply(lambda x:x.is_month_start)
    data['is_quarter_end'] = data['id'].apply(lambda x:x.is_quarter_end)
    data['is_quarter_start'] = data['id'].apply(lambda x:x.is_quarter_start)
    data['is_year_end'] = data['id'].apply(lambda x:x.is_year_end)
    data['is_year_start'] = data['id'].apply(lambda x:x.is_year_start)
    data['lunar'] = data['id'].apply(lambda x:getLunar(x))
    data['lunar_date'] = data['lunar'].apply(lambda x:x[0])
    data['gz_year'] = data['lunar'].apply(lambda x:x[1])
    data['sx_year'] = data['lunar'].apply(lambda x:x[2])
    data['gz_day'] = data['lunar'].apply(lambda x:x[3])
    data['solar_terms'] = data['lunar'].apply(lambda x:x[4])
    data['zodiac'] = data['id'].apply(lambda x:(x.month,x.day))
    data['holiday0']= data['zodiac'].apply(lambda x:holiday(x))
    data['holiday1']= data['lunar_date'].apply(lambda x:holiday(x))
    data['zodiac'] = data['zodiac'].apply(lambda x:zodiac(x[0],x[1]))
    del data['lunar']
    return data
data =generateData(startDate='2018-1-01', endDate='2018-12-31')
data.to_csv('DIM_TIME.csv', index = False,index_label = False)

最后将生成的csv文件导入数据库即可

转载于:https://my.oschina.net/aubao/blog/3058272