DateTime 列を扱う
pandas は既定で日時の列を object 型として読み込みます。テキストのままの日時は時系列分析には使いづらいため、これらの列を datetime 型に変換できる必要があります。datetime 型にすると、pandas の日付をより柔軟に扱え、そこから有用な特徴量を取り出せます。
別の株価データセット（今回は Apple）が apple として読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Anomaly Detection in Python
演習の手順
appleのDate列をdatetime列に変換してください。- 曜日を抽出して、新しい列
day_of_weekに保存してください。 - 月の番号を抽出して、新しい列
monthに保存してください。 - 月内の日にちを抽出して、新しい列
day_of_monthに保存してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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']])