Datas (II)
Em vez de converter o tipo de uma coluna depois de importar os dados, você pode importar os dados já analisando as datas corretamente. Para isso, passe o argumento parse_dates de pd.read_csv() como uma lista com os nomes das colunas que devem ser importadas como datas. Depois que a coluna de data for importada com o tipo correto (datetime64), você pode usar o acessor .dt junto com os atributos .year, .month e .day para acessar o ano, o mês e o dia dessas datas.
# Acessar o ano
df['Date'].dt.year
# Acessar o mês
df['Date'].dt.month
# Acessar o dia
df['Date'].dt.day
Este exercício faz parte do curso
Python para usuários de R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
import pandas as pd
# Load the dataset and ensure Date column is imported as datetime
ebola = pd.read_csv('country_timeseries.csv', parse_dates=____)
# Inspect the Date column
print(ebola['Date'].dtype)