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DateTime कॉलम के साथ काम करना

pandas डिफॉल्ट रूप से datetime कॉलम को object डेटा टाइप के तौर पर लोड करता है. टेक्स्ट के रूप में तारीखें टाइम सीरीज़ विश्लेषण में ज़्यादा काम नहीं आतीं, इसलिए आपको इन कॉलमों को datetime डेटाटाइप में बदलना आना चाहिए. इस डेटाटाइप की मदद से आप pandas तारीखों के साथ अधिक लचीलापन पा सकते हैं और उनसे उपयोगी फीचर निकाल सकते हैं.

एक और स्टॉक्स डेटासेट, इस बार Apple के लिए, apple के रूप में लोड किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Anomaly Detection

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • apple के Date कॉलम को datetime कॉलम में बदलें.
  • सप्ताह का दिन निकालकर day_of_week नाम के नए कॉलम में रखें.
  • महीने का नंबर निकालकर month नाम के नए कॉलम में रखें.
  • महीने का दिन निकालकर day_of_month नाम के नए कॉलम में रखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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']])
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