Даты (II)
Вместо того чтобы преобразовывать тип столбца после импорта данных, можно сразу разобрать даты при загрузке. Для этого передайте аргументу parse_dates функции pd.read_csv() список названий столбцов, которые нужно импортировать как даты. После того как столбец с датами будет импортирован в правильном формате (datetime64), вы сможете использовать accessor .dt вместе с атрибутами .year, .month и .day для извлечения года, месяца и дня.
# Access year
df['Date'].dt.year
# Access month
df['Date'].dt.month
# Access day
df['Date'].dt.day
Это упражнение является частью курса
Python для пользователей R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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)