or
Acest exercițiu face parte din cursul
Uraganele (cunoscute și ca cicloane sau taifunuri) lovesc statul american Florida de mai multe ori pe an. La începutul acestui curs, vei învăța cum să lucrezi cu obiecte de tip dată în Python, pornind de la datele fiecărui uragan care a lovit Florida începând din 1950. Vei descoperi cum gestionează Python datele calendaristice, operațiile frecvente cu date și modul corect de formatare a acestora pentru a evita confuziile.
Programele de bike sharing s-au răspândit în orașe din întreaga lume – și, din fericire pentru noi, fiecare cursă este înregistrată! Lucrând cu toate deplasările unei singure biciclete din Washington D.C., vei exersa utilizarea combinată a datelor și orelor. Vei analiza text pentru a extrage date și ore, vei identifica intervalele de vârf ale curselor, vei calcula duratele acestora și multe altele.
În acest capitol, vei învăța să abordezi cu încredere cel mai dificil aspect legat de timp: fusurile orare și ora de vară. Continuând cu datele despre biciclete, vei afla cum să compari orele din diferite părți ale lumii, cum să gestionezi trecerea la și de la ora de vară și cum să obții date actualizate despre fusuri orare din biblioteca dateutil.
Pentru a încheia cursul, vei aplica tot ce ai învățat despre lucrul cu date și ore în Python standard, de această dată în Pandas. Cu informații suplimentare despre fiecare cursă cu bicicleta – cum ar fi stația de plecare și sosire sau dacă utilizatorul deținea un abonament anual – vei putea analiza datele mult mai în profunzime. În acest capitol, vei explora operații puternice din Pandas, precum gruparea și reprezentarea grafică a rezultatelor în funcție de timp.
Exercițiul curent