Date (I)
Durante il tuo percorso in Data Science ti capiterà spesso di lavorare con dati di serie temporali. È importante saperli analizzare correttamente e Pandas ti offre funzioni pratiche per gestirli. Se hai una colonna di date come stringa, puoi convertirla facilmente in formato datetime usando la funzione pd.to_datetime(). Devi specificare l’argomento format, che indica in quale formato sono espresse le date. Se le date sono nel formato mese/giorno/anno, userai:
pd.to_datetime(df['date_column_as_string'], format='%m/%d/%Y')
Avere le date in questo formato è molto più comodo, come vedrai nel prossimo esercizio.
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 country_timeseries dataset
ebola = pd.____('country_timeseries.csv')
# Inspect the Date column
print(ebola['Date'].dtype)