Wczytywanie danych o datach i godzinach w Pandas

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Praca z datami i czasem w Pythonie

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

2722 reviews

Rozpocznij kurs za darmo

Huragany (zwane też cyklonami lub tajfunami) nawiedzają stan Floryda kilka razy w roku. Na początku kursu nauczysz się pracować z obiektami dat w Pythonie – na przykładzie dat wszystkich huraganów, które dotknęły Florydę od 1950 roku. Poznasz sposób, w jaki Python obsługuje daty, typowe operacje na datach oraz właściwe metody formatowania dat, które pomagają uniknąć nieporozumień.

Exercise 1: Daty w Pythonie Exercise 2: Który dzień tygodnia?Exercise 3: Ile huraganów nadchodzi wcześnie?Exercise 4: Działania na datach Exercise 5: Odejmowanie dat Exercise 6: Liczenie zdarzeń według miesięcy kalendarzowych Exercise 7: Porządkowanie listy dat Exercise 8: Zamiana dat na ciągi znaków Exercise 9: Wyświetlanie dat w czytelnym formacie Exercise 10: Reprezentowanie dat na różne sposoby

Systemy wypożyczalni rowerów pojawiły się w miastach na całym świecie – a każdy przejazd jest rejestrowany. Śledząc wszystkie wypożyczenia i zwroty jednego roweru w Waszyngtonie, będziesz ćwiczyć pracę z datami i godzinami jednocześnie. Nauczysz się parsować daty i godziny z tekstu, analizować godziny szczytu, obliczać czas trwania przejazdów i wiele więcej.

Exercise 1: Daty i godziny Exercise 2: Ręczne tworzenie obiektów datetime Exercise 3: Zliczanie zdarzeń przed południem i po południu Exercise 4: Drukowanie i parsowanie dat i godzin Exercise 5: Zamiana ciągów znaków na obiekty datetime Exercise 6: Parsowanie par ciągów znaków jako obiektów datetime Exercise 7: Odtwarzanie formatu ISO za pomocą strftime()Exercise 8: Uniksowe znaczniki czasu Exercise 9: Praca z czasem trwania Exercise 10: Zamiana par obiektów datetime na czasy trwania Exercise 11: Średni czas przejazdu Exercise 12: Dlaczego praca z czasem bywa trudna – najdłuższe i najkrótsze przejazdy

W tym rozdziale pewnie zmierzysz się z tematem, który sprawia największe trudności: strefami czasowymi i czasem letnim. Kontynuując pracę z danymi o przejazdach rowerowych, nauczysz się porównywać zegary na całym świecie, sprawnie obsługiwać zmiany czasu oraz pobierać aktualne dane o strefach czasowych z biblioteki dateutil.

Exercise 1: Przesunięcia UTC Exercise 2: Tworzenie obiektów datetime ze strefą czasową Exercise 3: Ustawianie stref czasowych Exercise 4: O której rower wyruszył według UTC?Exercise 5: Baza danych stref czasowych Exercise 6: Przypisywanie przejazdów rowerowych do właściwej strefy czasowej Exercise 7: O której rower wyruszył? (Edycja globalna)Exercise 8: Rozpoczęcie czasu letniego Exercise 9: Ile godzin upłynęło podczas zmiany czasu na letni?Exercise 10: 29 marca przez dekadę Exercise 11: Koniec czasu letniego Exercise 12: Wyszukiwanie niejednoznacznych wartości datetime Exercise 13: Czyszczenie danych z uwzględnieniem czasu letniego i atrybutu fold

Na zakończenie kursu zastosujesz wszystko, czego nauczyłeś się o datach i czasie w standardowym Pythonie, do pracy z Pandas. Dysponując dodatkowymi informacjami o każdym przejeździe – takimi jak stacja początkowa i końcowa oraz informacja o rocznym abonamencie rowerzysty – będziesz mógł znacznie głębiej przeanalizować dane. W tym rozdziale poznasz zaawansowane operacje Pandas, takie jak grupowanie i wizualizacja wyników w czasie.

Exercise 1: Wczytywanie danych o datach i godzinach w Pandas

Bieżące ćwiczenie

Exercise 2: Wczytywanie pliku CSV w Pandas Exercise 3: Tworzenie kolumn timedelta Exercise 4: Podsumowywanie danych datetime w Pandas Exercise 5: Ile jazd dla przyjemności?Exercise 6: Na zewnątrz robi się chłodniej, W20529 Exercise 7: Członkowie a rowerzystki i rowerzyści okazjonalni na przestrzeni czasu Exercise 8: Łączenie groupby() i resample()Exercise 9: Dodatkowe metody datetime w Pandas Exercise 10: Strefy czasowe w Pandas Exercise 11: Jak długo trwają przejazdy w poszczególne dni tygodnia?Exercise 12: Ile czasu minęło między przejazdami?Exercise 13: Podsumowanie