Даты (I)
В процессе работы с данными вы будете часто сталкиваться с временными рядами. Важно уметь правильно их обрабатывать — и Pandas предоставляет для этого удобные функции. Если столбец с датами хранится в виде строк, его легко можно преобразовать в формат datetime с помощью функции pd.to_datetime(). При этом нужно указать аргумент format, который задаёт формат дат. Например, если даты записаны в формате месяц/день/год, используйте следующий код:
pd.to_datetime(df['date_column_as_string'], format='%m/%d/%Y')
Почему хранить даты в таком формате удобнее — вы увидите в следующем упражнении.
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 country_timeseries dataset
ebola = pd.____('country_timeseries.csv')
# Inspect the Date column
print(ebola['Date'].dtype)