Mit DateTime-Spalten arbeiten

pandas lädt Datetime-Spalten standardmäßig als Datentyp object. Textbasierte Datumsangaben sind für Zeitreihenanalysen kaum nützlich, daher musst du diese Spalten in den Datentyp datetime umwandeln können. Dieser Datentyp ermöglicht dir eine flexiblere Arbeit mit pandas-Daten und das Extrahieren nützlicher Merkmale.

Ein weiterer Aktien-Datensatz, diesmal für Apple, wurde als apple geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Anomalieerkennung mit Python

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Anleitung zur Übung

Wandle die Spalte Date von apple in eine datetime-Spalte um.
Extrahiere den Wochentag und speichere ihn in einer neuen Spalte namens day_of_week.
Extrahiere die Monatsnummer und speichere sie in einer neuen Spalte namens month.
Extrahiere den Tag des Monats und speichere ihn in einer neuen Spalte namens day_of_month.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Convert the Date column to DateTime
apple['Date'] = ____

# Create a column for the day of the week
apple['day_of_week'] = ____

# Create a column for the month
apple['month'] = ____

# Create a column for the day of the month
apple['day_of_month'] = ____

print(apple[['day_of_week', 'month', 'day_of_month']])

Code bearbeiten und ausführen