Datas (I)
Você vai se deparar com dados de séries temporais com frequência na sua jornada em Data Science. É importante saber como analisá-los corretamente, e o Pandas oferece funções práticas para você lidar com isso. Se você tiver uma coluna de data no formato de string, pode convertê-la facilmente para o formato datetime usando a função pd.to_datetime(). Você precisa especificar o argumento format, que indica em qual formato as datas estão. Se as datas estiverem no formato month/day/year, você usaria:
pd.to_datetime(df['date_column_as_string'], format='%m/%d/%Y')
Ter as datas nesse formato é muito mais conveniente, como você verá no próximo exercício.
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 country_timeseries dataset
ebola = pd.____('country_timeseries.csv')
# Inspect the Date column
print(ebola['Date'].dtype)