Datetime-Komponenten extrahieren

Im volunteer-Datensatz gibt es mehrere Spalten mit Datetime-Werten. Schau dir die Spalte start_date_date an und extrahiere nur den Monat, den du als Feature fürs Modellieren verwenden kannst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Vorverarbeitung für Machine Learning in Python</Kurs>

Kurs ansehen

Übungsanweisungen

Wandle die Spalte start_date_date in eine pandas-Datetime-Spalte um und speichere sie in einer neuen Spalte namens start_date_converted.
Hole die Monatskomponente von start_date_converted und speichere sie in einer neuen Spalte namens start_date_month.
Gib die .head() nur der Spalten start_date_converted und start_date_month aus.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# First, convert string column to date column
volunteer["start_date_converted"] = pd.____(____)

# Extract just the month from the converted column
volunteer["start_date_month"] = volunteer[____].____

# Take a look at the converted and new month columns
print(volunteer[[____, ____]].____)

Code bearbeiten und ausführen