or
Este exercício faz parte do curso
Furacões (também conhecidos como ciclones ou tufões) atingem o estado americano da Flórida várias vezes por ano. Pra começar esse curso, você vai aprender a trabalhar com objetos de data em Python, começando com as datas de todos os furacões que atingiram a Flórida desde 1950. Você vai aprender como o Python lida com datas, operações comuns com datas e a maneira certa de formatar datas para evitar confusão.
Os programas de compartilhamento de bicicletas se espalharam pelas cidades do mundo todo — e, pra nossa sorte, cada viagem é registrada! Trabalhando com todas as idas e vindas de uma bicicleta em Washington, D.C., você vai praticar como lidar com datas e horários juntos. Você vai analisar datas e horários a partir de textos, ver os horários de pico das viagens, calcular a duração das viagens e muito mais.
Neste capítulo, você vai aprender a lidar com segurança com o tema relacionado ao tempo que causa mais problemas às pessoas: fusos horários e horário de verão. Continuando com nossos dados sobre bicicletas, você vai aprender a comparar relógios ao redor do mundo, como lidar com o “avanço da primavera” e o “atraso do outono” e como obter dados atualizados sobre fusos horários a partir da biblioteca dateutil.
Pra fechar esse curso, você vai aplicar tudo o que aprendeu sobre como trabalhar com datas e horas no Python padrão pra trabalhar com datas e horas no Pandas. Com mais informações sobre cada passeio de bicicleta, tipo em que estação começou e terminou e se o ciclista tinha ou não uma assinatura anual, você vai poder analisar muito mais a fundo os dados das viagens de bicicleta. Neste capítulo, você vai aprender sobre operações poderosas do Pandas, como agrupar e plotar resultados por tempo.
Exercício atual