or
Den här övningen är en del av kursen
Orkaner (även kallade cykloner eller tyfoner) drabbar den amerikanska delstaten Florida flera gånger per år. I det här kapitlet lär du dig arbeta med datumobjekt i Python, med utgångspunkt i datumen för alla orkaner som drabbat Florida sedan 1950. Du lär dig hur Python hanterar datum, vanliga datumoperationer och hur du formaterar datum på rätt sätt för att undvika förvirring.
Cykeldelningsprogram har spridit sig till städer över hela världen – och som tur är registreras varje resa! Med data från en enskild cykels alla resor i Washington, D.C., får du öva på att kombinera datum och tider. Du parsar datum och tider från text, analyserar när resorna är som flest, beräknar restider och mycket mer.
I det här kapitlet lär du dig hantera det tidsrelaterade ämne som brukar ställa till mest problem: tidszoner och sommartid. Med fortsatt fokus på cykeldata lär du dig jämföra klockor runt om i världen, hantera övergångarna till och från sommartid på ett smidigt sätt, och hämta aktuella tidszonsdata från biblioteket dateutil.
Som avslutning på kursen tillämpar du allt du lärt dig om datum och tider i vanlig Python – nu i Pandas. Med ytterligare information om varje cykelresa, till exempel vilken station resan startade och slutade vid och om resenären hade ett årskort, kan du göra en djupare analys av cykeldata. I det här kapitlet tar du upp kraftfulla Pandas-operationer, till exempel att gruppera och visualisera resultat över tid.
Aktuell övning