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Datumsangaben (I)

Auf deiner Data-Science-Reise wirst du oft auf Zeitreihendaten stoßen. Es ist wichtig, dass du sie korrekt einliest, und Pandas stellt dafür praktische Funktionen bereit. Wenn du eine Datums-Spalte im String-Format hast, kannst du sie mit der Funktion pd.to_datetime() ganz einfach in das datetime-Format umwandeln. Dazu gibst du das Argument format an, das festlegt, in welchem Format die Datumswerte vorliegen. Wenn die Datumsangaben im Format month/day/year vorliegen, verwendest du:

pd.to_datetime(df['date_column_as_string'], format='%m/%d/%Y')

Datumsangaben in diesem Format sind deutlich vorteilhafter – das siehst du in der nächsten Übung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Python für R-Nutzer

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Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

import pandas as pd

# Load the country_timeseries dataset
ebola = pd.____('country_timeseries.csv')

# Inspect the Date column
print(ebola['Date'].dtype)
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