Convertendo formatos de data - simples
A área de vendas A na Europa e a área de vendas B na Austrália têm formatos de data diferentes.
- Venda A: 4000 em 14/02/2018
- Venda B: 3000 em 2 March 2018
Se quisermos consolidar ou comparar períodos de vendas, precisamos converter para o mesmo formato de data. Podemos fazer isso facilmente usando a biblioteca datetime e o método datetime.strptime(date_string, format), com as seguintes diretivas:
| Directive | Meaning | Example |
|---|---|---|
| %d | Day of the month as a zero-padded decimal number | 01, 02, …, 31 |
| %b | Month as locale’s abbreviated name | Jan, Feb, …, Dec |
| %B | Month as locale’s full name | January, …, December |
| %m | Month as a zero-padded decimal number | 01, 02, …, 12 |
| %y | Year without century as a zero-padded decimal number | 00, 01, …, 99 |
| %Y | Year with century as a decimal number | 1970, 1988, 2001, 2013 |
Este exercício faz parte do curso
Previsão Financeira em Python
Instruções do exercício
- Importe a biblioteca
datetime. - Crie um
dt_objectque converta as datas de cada venda para um formato padronizado de dia-mês-ano. - Imprima cada resultado para comparar
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Import the datetime python library
from ____ import ____
# Create a dt_object to convert the first date and print the month result
dt_object1 = datetime.strptime('14/02/2018', '____')
print(____)
# Create a dt_object to convert the second date and print the month result
dt_object2 = datetime.strptime('2 March 2018', '____')
print(____)