Daty (II)
Zamiast konwertować typ kolumny po zaimportowaniu danych, możesz od razu wczytać dane z poprawnie sparsowanymi datami. W tym celu przekaż do argumentu parse_dates funkcji pd.read_csv() listę nazw kolumn, które mają zostać zaimportowane jako daty. Gdy kolumna z datami ma właściwy typ (datetime64), możesz użyć akcesora .dt wraz z atrybutami .year, .month i .day, aby odczytać odpowiednio rok, miesiąc i dzień.
# Access year
df['Date'].dt.year
# Access month
df['Date'].dt.month
# Access day
df['Date'].dt.day
To ćwiczenie jest częścią kursu
Python dla użytkowników R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
import pandas as pd
# Load the dataset and ensure Date column is imported as datetime
ebola = pd.read_csv('country_timeseries.csv', parse_dates=____)
# Inspect the Date column
print(ebola['Date'].dtype)