Data Transformations

newFeatures.py

def convert_to_date(date):
    date_as_string = str(date)
    date_as_string = date_as_string[2:]
    date_time_obj = datetime.strptime(date_as_string, '%y%m%d')
    
    return date_time_obj
    
def convert_to_daynum(date):
    date_as_string = str(date)
    date_as_string = date_as_string[2:]
    date_time_obj = datetime.strptime(date_as_string, '%y%m%d')

    return date_time_obj.timetuple().tm_yday


df['day'] = df['date'].apply(convert_to_daynum)
df['date'] = df['date'].apply(convert_to_date)

df['year'] = df['date'].apply(lambda x: x.year)
df['week'] = df['date'].apply(lambda x: x.week)
df['month'] = df['date'].apply(lambda x: x.month)
df['dayinmonth'] = df['date'].apply(lambda x: x.day)
df['humScale'] = df['temp'] * df['rainfall'] 

df.sort_values('date', inplace=True, ascending=True)
df=df.loc[:,['week', 'temp', 'wind', 'rainfall', 'day', 'humScale', 'humidity']]
df = df.reset_index(drop=True)
df.head(10)