日時文字列のパース
あなたはロンドンの交通アナリストとして、夏季のシェア自転車需要の傾向を把握しようとしています。データセットには7月の時間単位のレンタル数が含まれていますが、time 列は "MM-DD-YYYY HH:MM" 形式の文字列として保存されています。需要のピークを分析するには、まずこれを適切な Datetime 型に変換する必要があります。
polars は pl として読み込まれています。DataFrame bikes には time、rentals、temp の列があります。
この演習はコースの一部です
Data Transformation with Polars
演習の手順
- フォーマット
"%m-%d-%Y %H:%M"を用いて、time列を Datetime 型にパースしましょう。
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。
# Parse the time column to Datetime
bikes.with_columns(
pl.col("time").____.____(pl.____, "%m-%d-%Y %H:%M")
)