Dates (I)
Vous rencontrerez souvent des données de séries chronologiques au fil de votre parcours en science des données. Il est important de savoir les analyser correctement, et Pandas fournit des fonctions pratiques pour les traiter. Si vous avez une colonne de date sous forme de chaîne de caractères, vous pouvez facilement la convertir en format datetime avec la fonction pd.to_datetime(). Vous devez préciser l'argument format, qui indique dans quel format se trouvent les dates. Si les dates sont au format mois/jour/année, vous utiliserez :
pd.to_datetime(df['date_column_as_string'], format='%m/%d/%Y')
Avoir les dates dans ce format est beaucoup plus pratique, comme vous le verrez dans le prochain exercice.
Cette activité fait partie du cours
Python pour les utilisateurs et utilisatrices de R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
import pandas as pd
# Load the country_timeseries dataset
ebola = pd.____('country_timeseries.csv')
# Inspect the Date column
print(ebola['Date'].dtype)