Daty (I)
Podczas swojej przygody z Data Science często będziesz spotykać dane szeregów czasowych. Ważne jest, aby umieć je poprawnie przetwarzać – Pandas udostępnia do tego wygodne funkcje. Jeśli kolumna z datami przechowuje wartości w postaci ciągów znaków, możesz łatwo przekonwertować je na format datetime za pomocą funkcji pd.to_datetime(). Należy podać argument format, który określa, w jakim formacie zapisane są daty. Jeśli daty są w formacie miesiąc/dzień/rok, użyj:
pd.to_datetime(df['date_column_as_string'], format='%m/%d/%Y')
Korzystanie z dat w tym formacie jest znacznie wygodniejsze – przekonasz się o tym w kolejnym ćwiczeniu.
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 country_timeseries dataset
ebola = pd.____('country_timeseries.csv')
# Inspect the Date column
print(ebola['Date'].dtype)