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Lavorare con colonne DateTime

Per impostazione predefinita, pandas carica le colonne datetime con tipo di dato object. Date in formato testo sono poco utili per l’analisi delle serie temporali, quindi devi saper convertire queste colonne in un tipo datetime. Questo tipo di dato ti permette di lavorare in modo più flessibile con le date in pandas ed estrarne caratteristiche utili.

Un altro insieme di dati azionari, questa volta per Apple, è stato caricato come apple.

Questo esercizio fa parte del corso

Rilevamento delle anomalie in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Converti la colonna Date di apple in una colonna datetime.
  • Estrai il giorno della settimana e salvalo in una nuova colonna chiamata day_of_week.
  • Estrai il numero del mese e salvalo in una nuova colonna chiamata month.
  • Estrai il giorno del mese e salvalo in una nuova colonna chiamata day_of_month.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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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