Travailler avec des colonnes DateTime

Par défaut, pandas charge les colonnes de dates/horaires avec le type object. Des dates sous forme de texte sont peu utiles pour l’analyse de séries temporelles ; vous devez donc savoir convertir ces colonnes en type datetime. Ce type vous permet de manipuler plus librement les dates pandas et d’en extraire des attributs utiles.

Un autre jeu de données boursières, cette fois pour Apple, a été chargé sous le nom apple.

Cet exercice fait partie du cours

Détection d’anomalies en Python

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Instructions

Convertissez la colonne Date de apple en colonne de type datetime.
Extrayez le jour de la semaine et enregistrez-le dans une nouvelle colonne appelée day_of_week.
Extrayez le numéro du mois et enregistrez-le dans une nouvelle colonne appelée month.
Extrayez le jour du mois et enregistrez-le dans une nouvelle colonne appelée day_of_month.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Convert the Date column to DateTime
apple['Date'] = ____

# Create a column for the day of the week
apple['day_of_week'] = ____

# Create a column for the month
apple['month'] = ____

# Create a column for the day of the month
apple['day_of_month'] = ____

print(apple[['day_of_week', 'month', 'day_of_month']])

Modifier et exécuter le code