Разбор простых дат
pandas не определяет автоматически, что столбцы содержат данные типа datetime: по умолчанию они интерпретируются как объект или строка. Однако если данные хранятся в стандартном формате, всё просто — используйте аргумент parse_dates, чтобы указать read_excel(), какие столбцы следует читать как данные типа datetime.
В ответах опроса New Developer Survey есть столбцы с временны́ми метками, которые легко поддаются разбору. В этом упражнении вы убедитесь, что они имеют правильный тип данных.
pandas уже импортирован как pd.
Это упражнение является частью курса
Эффективный импорт данных с pandas
Инструкции к упражнению
- Загрузите файл
fcc_survey.xlsx, убедившись, что столбецPart1StartTimeразбирается как данные типа datetime. - Просмотрите первые несколько значений столбца
survey_data.Part1StartTime, чтобы убедиться, что он содержит данные типа datetime.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Load file, with Part1StartTime parsed as datetime data
survey_data = pd.read_excel("fcc_survey.xlsx",
____)
# Print first few values of Part1StartTime
print(survey_data.Part1StartTime.____)