Dates (II)
Plutôt que de convertir le type d’une colonne après l’import des données, vous pouvez les importer en analysant correctement les dates. Pour cela, passez à l’argument parse_dates de pd.read_csv() une liste des noms de colonnes à importer comme dates. Une fois la colonne de dates importée avec le bon type (datetime64), vous pouvez utiliser l’accesseur .dt avec les attributs .year, .month et .day pour accéder respectivement à l’année, au mois et au jour.
# Accéder à l’année
df['Date'].dt.year
# Accéder au mois
df['Date'].dt.month
# Accéder au jour
df['Date'].dt.day
Cet exercice fait partie du cours
Python pour les utilisateurs de R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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)