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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
हरिकेन (जिन्हें साइक्लोन या टाइफून भी कहा जाता है) हर साल कई बार अमेरिकी राज्य फ्लोरिडा से टकराते हैं। इस कोर्स की शुरुआत में, आप Python में date ऑब्जेक्ट्स के साथ काम करना सीखेंगे, 1950 से फ्लोरिडा पर आए हर हरिकेन की तारीखों से शुरू करते हुए। आप जानेंगे कि Python dates को कैसे हैंडल करता है, सामान्य date ऑपरेशंस क्या हैं, और उलझन से बचने के लिए dates को सही तरीके से कैसे फ़ॉर्मैट करना है।
बाइक शेयरिंग प्रोग्राम दुनिया के शहरों में तेज़ी से फैले हैं — और हमारे लिए अच्छी बात यह है कि हर ट्रिप रिकॉर्ड होती है! वॉशिंगटन, D.C. में एक बाइक की सभी आवाजाही के साथ काम करते हुए, आप dates और times को साथ में इस्तेमाल करने का अभ्यास करेंगे। आप टेक्स्ट से dates और times को पार्स करेंगे, पीक ट्रिप टाइम्स का विश्लेषण करेंगे, राइड की अवधि निकालेंगे, और भी बहुत कुछ।
इस चैप्टर में, आप समय से जुड़ी उस चुनौतीपूर्ण विषय पर आत्मविश्वास से काम करना सीखेंगे जो सबसे ज़्यादा उलझन पैदा करता है: टाइम ज़ोन्स और डे लाइट सेविंग। अपनी बाइक डेटा पर आगे बढ़ते हुए, आप सीखेंगे कि दुनिया भर की घड़ियों की तुलना कैसे करें, "spring forward" और "fall back" को सहजता से कैसे संभालें, और dateutil लाइब्रेरी से अप-टू-डेट टाइमज़ोन डेटा कैसे पाएँ।
कोर्स के अंत में, आप स्टैंडर्ड Python में dates और times के बारे में सीखी हुई बातों को Pandas में लागू करेंगे। हर बाइक राइड की अतिरिक्त जानकारी, जैसे किस स्टेशन से शुरू हुई और कहाँ खत्म हुई, और क्या राइडर के पास वार्षिक मेंबरशिप थी या नहीं, की मदद से आप बाइक ट्रिप डेटा को और गहराई से समझ पाएँगे। इस चैप्टर में, आप Pandas के शक्तिशाली ऑपरेशंस कवर करेंगे, जैसे समय के आधार पर ग्रुपिंग और परिणामों को प्लॉट करना।
वर्तमान अभ्यास