日付の操作（I）
データサイエンスの学習を進める中で、時系列データを扱う場面は多くあります。データを正しく解析する方法を身につけることは非常に重要です。Pandasには、そのための便利な関数が用意されています。日付列が文字列形式で格納されている場合、pd.to_datetime() 関数を使うと、簡単に datetime 形式に変換できます。その際、日付がどのような形式で格納されているかを format 引数で指定する必要があります。たとえば、日付が「月/日/年」の形式であれば、次のように記述します。
pd.to_datetime(df['date_column_as_string'], format='%m/%d/%Y')
この形式で日付を扱うことの利点は、次の演習で確認しましょう。
この演習はコースの一部です
R ユーザーのための Python
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。
import pandas as pd
# Load the country_timeseries dataset
ebola = pd.____('country_timeseries.csv')
# Inspect the Date column
print(ebola['Date'].dtype)