Analisando strings de data e hora
Você é um analista de transporte de Londres encarregado de entender os padrões de demanda do compartilhamento de bicicletas no verão. O conjunto de dados contém dados horários de aluguel de julho, mas a coluna time está armazenada como strings no formato "MM-DD-YYYY HH:MM". Para analisar quando a demanda atinge o pico, você primeiro precisa convertê-la para o dtype Datetime correto.
polars está carregado como pl. O DataFrame bikes está disponível com as colunas time, rentals e temp.
Este exercicio faz parte do curso
Transformação de Dados com Polars
Instruções do exercicio
- Converta a coluna
timepara o dtype Datetime usando o formato"%m-%d-%Y %H:%M".
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Parse the time column to Datetime
bikes.with_columns(
pl.col("time").____.____(pl.____, "%m-%d-%Y %H:%M")
)