Datumsangaben (II)
Statt den Typ einer Spalte erst nach dem Import zu konvertieren, kannst du die Daten direkt so einlesen, dass Datumsangaben korrekt geparst werden. Dazu übergibst du dem Argument parse_dates von pd.read_csv() eine Liste mit den Spaltennamen, die als Datum importiert werden sollen. Sobald die Datumsspalte im richtigen Typ (datetime64) vorliegt, kannst du den .dt-Accessor zusammen mit den Attributen .year, .month und .day nutzen, um Jahr, Monat und Tag aus diesen Daten zu erhalten.
# Jahr auslesen
df['Date'].dt.year
# Monat auslesen
df['Date'].dt.month
# Tag auslesen
df['Date'].dt.day
Diese Übung ist Teil des Kurses
Python für R-Nutzer
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
import pandas as pd
# Load the dataset and ensure Date column is imported as datetime
ebola = pd.read_csv('country_timeseries.csv', parse_dates=____)
# Inspect the Date column
print(ebola['Date'].dtype)