Дополнительные методы работы с датой и временем в Pandas

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Это упражнение является частью курса

Работа с датами и временем в Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

2722 reviews

Начать курс бесплатно

Ураганы (также известные как циклоны или тайфуны) обрушиваются на штат Флорида несколько раз в год. В начале курса вы научитесь работать с объектами дат в Python на примере данных обо всех ураганах, достигших Флориды начиная с 1950 года. Вы узнаете, как Python обрабатывает даты, освоите основные операции с ними и научитесь правильно форматировать даты, чтобы избежать путаницы.

Exercise 1: Даты в Python Exercise 2: Какой день недели?Exercise 3: Сколько ураганов приходит раньше срока?Exercise 4: Математические операции с датами Exercise 5: Вычитание дат Exercise 6: Подсчёт событий по календарным месяцам Exercise 7: Сортировка списка дат Exercise 8: Преобразование дат в строки Exercise 9: Вывод дат в удобном формате Exercise 10: Представление дат в разных форматах

Сервисы совместного использования велосипедов охватили города по всему миру — и, к счастью для нас, каждая поездка фиксируется! Работая с данными о поездках одного велосипеда в Вашингтоне, вы будете практиковаться в совместной работе с датами и временем. Вы научитесь извлекать даты и время из текста, анализировать пиковые периоды поездок, вычислять их продолжительность и многое другое.

Exercise 1: Даты и время Exercise 2: Создание объектов datetime вручную Exercise 3: Подсчёт событий до и после полудня Exercise 4: Печать и разбор объектов datetime Exercise 5: Преобразование строк в объекты datetime Exercise 6: Разбор пар строк как объектов datetime Exercise 7: Воспроизведение формата ISO с помощью strftime()Exercise 8: Unix-временны́е метки Exercise 9: Работа с продолжительностью Exercise 10: Вычисление продолжительности по парам объектов datetime Exercise 11: Среднее время поездки Exercise 12: Длинные и короткие поездки: почему работать со временем непросто

В этой главе вы уверенно разберётесь с темой, которая вызывает наибольшее количество затруднений: часовыми поясами и переходом на летнее время. Продолжая работу с данными о велосипедных поездках, вы узнаете, как сравнивать время в разных точках мира, корректно обрабатывать переходы на летнее и зимнее время, а также получать актуальные данные о часовых поясах из библиотеки dateutil.

Exercise 1: Смещения UTC Exercise 2: Создание объектов datetime с поддержкой часовых поясов Exercise 3: Установка часовых поясов Exercise 4: В какое время велосипед был взят в UTC?Exercise 5: База данных часовых поясов Exercise 6: Переводим поездки на велосипеде в правильный часовой пояс Exercise 7: Когда велосипед отправился в путь? (Мировое издание)Exercise 8: Начало летнего времени Exercise 9: Сколько часов прошло в период перехода на летнее время?Exercise 10: 29 марта в течение десятилетия Exercise 11: Завершение летнего времени Exercise 12: Поиск неоднозначных объектов datetime Exercise 13: Очистка данных с переходом на зимнее время с помощью fold

В заключительной главе вы применёте всё, что узнали о работе с датами и временем в стандартном Python, к работе с Pandas. Дополнительные сведения о каждой поездке — например, начальная и конечная станция, а также наличие у пользователя годовой подписки — позволят значительно глубже проанализировать данные о велосипедных поездках. В этой главе вы освоите мощные операции Pandas: группировку данных и построение графиков в разрезе времени.

Exercise 1: Чтение данных о дате и времени в Pandas Exercise 2: Загрузка CSV-файла в Pandas Exercise 3: Создание столбцов с типом timedelta Exercise 4: Обобщение данных о дате и времени в Pandas Exercise 5: Сколько «прогулочных» поездок?Exercise 6: На улице холодает, W20529 Exercise 7: Члены клуба и случайные пользователи с течением времени Exercise 8: Объединение groupby() и resample()Exercise 9: Дополнительные методы работы с датой и временем в Pandas

Текущее упражнение

Exercise 10: Часовые пояса в Pandas Exercise 11: Сколько времени занимают поездки по дням недели?Exercise 12: Сколько времени между поездками?Exercise 13: Подведение итогов