Date (II)
Invece di convertire il tipo di una colonna dopo l’importazione dei dati, puoi importare i dati analizzando subito le date in modo corretto. Per farlo, puoi passare all’argomento parse_dates di pd.read_csv() un elenco dei nomi delle colonne da importare come date. Una volta che la colonna della data è importata con il tipo corretto (datetime64), puoi usare l’accessor .dt insieme agli attributi .year, .month e .day per accedere rispettivamente ad anno, mese e giorno.
# Accedi all'anno
df['Date'].dt.year
# Accedi al mese
df['Date'].dt.month
# Accedi al giorno
df['Date'].dt.day
Questo esercizio fa parte del corso
Python per utenti R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
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)