or
Ця вправа є частиною курсу
Урагани (також відомі як циклони або тайфуни) вражають штат Флорида в США кілька разів на рік. На початку курсу ви навчитеся працювати з об'єктами дат у Python, використовуючи дати всіх ураганів, що досягли Флориди з 1950 року. Ви дізнаєтеся, як Python працює з датами, які є типові операції з датами та як правильно форматувати дати, щоб уникнути плутанини.
Програми спільного користування велосипедами охопили міста по всьому світу — і, на щастя для нас, кожну поїздку зафіксовано! Працюючи з усіма виїздами та поверненнями одного велосипеда у Вашингтоні, округ Колумбія, ви попрактикуєтеся працювати з датами й часом разом. Ви проаналізуєте текстові дати та час, виявите години пікового попиту, обчислите тривалість поїздок та інше.
Поточна вправа
У цьому розділі ви впевнено розберетеся з темою, яка найчастіше спричиняє труднощі: часовими поясами та літнім часом. Продовжуючи роботу з даними про поїздки на велосипедах, ви дізнаєтеся, як порівнювати час у різних країнах, як коректно обробляти перехід «вперед навесні» та «назад восени», а також як отримувати актуальні дані про часові пояси з бібліотеки dateutil.
На завершення курсу ви застосуєте все, що вивчили про роботу з датами й часом у стандартному Python, до роботи з датами й часом у Pandas. Завдяки додатковій інформації про кожну поїздку — наприклад, на якій станції вона почалася й закінчилася та чи мав користувач річну підписку — ви зможете значно глибше дослідити дані про поїздки. У цьому розділі ви опануєте потужні операції Pandas, зокрема групування та побудову графіків за часом.