Datum (I)
Du kommer ofta att stöta på tidsseriedata under din resa inom data science. Det är viktigt att du vet hur du tolkar dem korrekt – och Pandas erbjuder praktiska funktioner för just det. Om du har en datumkolumn som innehåller strängar kan du enkelt konvertera den till datetime-format med funktionen pd.to_datetime(). Du behöver ange argumentet format, som talar om i vilket format datumen är lagrade. Om datumen är i formatet månad/dag/år skriver du:
pd.to_datetime(df['date_column_as_string'], format='%m/%d/%Y')
Att ha datum i det här formatet är mycket mer praktiskt, vilket du kommer att se i nästa övning.
Den här övningen är en del av kursen
Python för R-användare
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
import pandas as pd
# Load the country_timeseries dataset
ebola = pd.____('country_timeseries.csv')
# Inspect the Date column
print(ebola['Date'].dtype)