Eenvoudige datums parsen

pandas leidt niet af dat kolommen datetime-gegevens bevatten; het ziet ze als object- of tekenreeksgegevens, tenzij je iets anders aangeeft. Datums en tijden goed modelleren is eenvoudig als ze in een standaardformaat staan — we kunnen het argument parse_dates gebruiken om read_excel() te vertellen dat kolommen als datetime-gegevens moeten worden ingelezen.

De New Developer Survey-responses bevatten een paar kolommen met timestamps die makkelijk te parsen zijn. In deze oefening zorg je ervoor dat ze het juiste gegevenstype hebben.

pandas is geladen als pd.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Gestroomlijnde data-inname met pandas

Bekijk cursus

Oefeninstructies

Laad fcc_survey.xlsx en zorg ervoor dat de kolom Part1StartTime wordt geparsed als datetime-gegevens.
Bekijk de eerste paar waarden van survey_data.Part1StartTime om te controleren dat het datetimes bevat.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# Load file, with Part1StartTime parsed as datetime data
survey_data = pd.read_excel("fcc_survey.xlsx",
                            ____)

# Print first few values of Part1StartTime
print(survey_data.Part1StartTime.____)

Code bewerken en uitvoeren