Parsowanie prostych dat
pandas nie wykrywa automatycznie, że kolumny zawierają dane typu datetime – interpretuje je jako dane obiektowe lub tekstowe, jeśli nie zostanie to jawnie określone. Właściwe modelowanie dat i godzin jest proste, gdy mają standardowy format – wystarczy użyć argumentu parse_dates, aby poinformować read_excel(), że dane kolumny mają być wczytane jako datetime.
Odpowiedzi z ankiety New Developer Survey zawierają kilka kolumn z łatwymi do sparsowania znacznikami czasu. W tym ćwiczeniu upewnisz się, że mają właściwy typ danych.
pandas zostało załadowane jako pd.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Sprawne importowanie danych z pandas
Instrukcje do ćwiczenia
- Wczytaj plik
fcc_survey.xlsx, dbając o to, by kolumnaPart1StartTimebyła parsowana jako dane typu datetime. - Wyświetl kilka pierwszych wartości kolumny
survey_data.Part1StartTime, aby sprawdzić, czy zawiera dane typu datetime.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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.____)