Este exercício faz parte do curso
Os furacões (também conhecidos como ciclones ou tufões) atingem o estado da Flórida, nos EUA, várias vezes por ano. Para começar este curso, você aprenderá a trabalhar com objetos de data em Python, começando com as datas de todos os furacões que atingiram a Flórida desde 1950. Você aprenderá como o Python lida com datas, operações comuns de datas e a maneira correta de formatar datas para evitar confusão.
Os programas de compartilhamento de bicicletas têm invadido cidades em todo o mundo e, felizmente para nós, cada viagem é registrada! Ao trabalhar com todas as idas e vindas de uma bicicleta em Washington, D.C., você praticará o trabalho com datas e horários. Você analisará datas e horários de textos, analisará horários de pico de viagens, calculará a duração das viagens e muito mais.
Neste capítulo, você aprenderá a lidar com confiança com o tópico relacionado ao horário que causa mais problemas às pessoas: fusos horários e horário de verão. Continuando com os dados da bicicleta, você aprenderá a comparar os relógios do mundo todo, a lidar com a "primavera para frente" e "outono para trás" e a obter dados atualizados de fuso horário da biblioteca dateutil.
Para concluir este curso, você aplicará tudo o que aprendeu sobre como trabalhar com datas e horas no Python padrão para trabalhar com datas e horas no Pandas. Com informações adicionais sobre cada viagem de bicicleta, como a estação em que ela começou e parou e se o ciclista tinha ou não uma assinatura anual, você poderá se aprofundar muito mais nos dados da viagem de bicicleta. Neste capítulo, você abordará operações poderosas do Pandas, como agrupamento e plotagem de resultados por tempo.
Exercício atual