Analyser des dates simples
pandas ne déduit pas que des colonnes contiennent des données de type datetime; à défaut, elles sont interprétées comme des objets ou des chaînes, sauf indication contraire. Il est facile de modéliser correctement les datetimes lorsqu'ils sont dans un format standard — on peut utiliser le paramètre parse_dates pour indiquer à read_excel() de lire certaines colonnes comme des données de type datetime.
Les réponses du New Developer Survey contiennent des colonnes avec des horodatages faciles à analyser. Dans cet exercice, vous allez vous assurer qu'elles ont le bon type de données.
pandas a été importée sous le nom pd.
Cette activité fait partie du cours
Ingestion de données rationalisée avec pandas
Instructions de l’exercice
- Chargez
fcc_survey.xlsxen veillant à ce que la colonnePart1StartTimesoit analysée comme des données de type datetime. - Affichez les premières valeurs de
survey_data.Part1StartTimepour confirmer qu'il s'agit bien de datetimes.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Load file, with Part1StartTime parsed as datetime data
survey_data = pd.read_excel("fcc_survey.xlsx",
____)
# Print first few values of Part1StartTime
print(survey_data.Part1StartTime.____)