Datetime स्ट्रिंग्स पार्स करना
आप एक लंदन ट्रांसपोर्ट विश्लेषक हैं और गर्मियों में बाइक-शेयरिंग की डिमांड पैटर्न समझना चाहते हैं। डेटासेट में जुलाई का प्रति-घंटा रेंटल डेटा है, लेकिन time कॉलम "MM-DD-YYYY HH:MM" फॉर्मेट में स्ट्रिंग्स के रूप में स्टोर है। यह जानने के लिए कि डिमांड कब पीक पर होती है, पहले आपको इसे सही Datetime dtype में कन्वर्ट करना होगा।
polars pl के रूप में लोड है। DataFrame bikes उपलब्ध है, जिसमें time, rentals, और temp कॉलम हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Polars के साथ Data Transformation
अभ्यास निर्देश
timeकॉलम को फॉर्मेट"%m-%d-%Y %H:%M"का उपयोग करते हुए Datetime dtype में पार्स करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Parse the time column to Datetime
bikes.with_columns(
pl.col("time").____.____(pl.____, "%m-%d-%Y %H:%M")
)