Tổng kết

Create Your Free Account

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

Bài tập này là một phần của khóa học

Làm việc với Ngày và Giờ trong Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Bão (còn gọi là xoáy thuận nhiệt đới hay bão nhiệt đới) đổ bộ vào bang Florida của Hoa Kỳ vài lần mỗi năm. Mở đầu khóa học, bạn sẽ học cách làm việc với đối tượng ngày (date) trong Python, bắt đầu từ dữ liệu về mọi cơn bão đã đổ bộ vào Florida từ năm 1950. Bạn sẽ tìm hiểu cách Python xử lý ngày, các thao tác thường gặp với ngày, và cách định dạng ngày đúng đắn để tránh nhầm lẫn.

Exercise 1: Ngày tháng trong Python Exercise 2: Ngày nào trong tuần?Exercise 3: Có bao nhiêu cơn bão đến sớm?Exercise 4: Tính toán với ngày tháng Exercise 5: Trừ các ngày Exercise 6: Đếm số sự kiện theo tháng dương lịch Exercise 7: Sắp xếp một danh sách ngày tháng Exercise 8: Chuyển đổi date thành chuỗi Exercise 9: In ngày theo định dạng dễ đọc Exercise 10: Biểu diễn ngày theo nhiều cách khác nhau

Các chương trình chia sẻ xe đạp đã lan rộng khắp các thành phố trên thế giới — và may mắn cho chúng ta, mọi chuyến đi đều được ghi lại! Làm việc với toàn bộ lượt đi và về của một chiếc xe đạp ở Washington, D.C., bạn sẽ luyện tập cách xử lý ngày và giờ cùng nhau. Bạn sẽ phân tách (parse) ngày giờ từ văn bản, phân tích khung giờ cao điểm, tính thời lượng chuyến đi, và nhiều hơn nữa.

Exercise 1: Ngày và thời gian Exercise 2: Tạo đối tượng datetime thủ công Exercise 3: Đếm sự kiện trước và sau buổi trưa Exercise 4: In và phân tích cú pháp đối tượng datetime Exercise 5: Chuyển chuỗi thành datetime Exercise 6: Phân tích cặp chuỗi thành datetime Exercise 7: Tái tạo định dạng ISO với strftime()Exercise 8: Unix timestamps Exercise 9: Làm việc với khoảng thời lượng Exercise 10: Chuyển cặp datetime thành khoảng thời lượng Exercise 11: Thời lượng chuyến đi trung bình Exercise 12: Dài ngắn và vì sao thời gian lại rắc rối

Trong chương này, bạn sẽ học cách tự tin xử lý chủ đề liên quan đến thời gian gây rắc rối nhất: múi giờ và giờ mùa hè (daylight saving). Tiếp tục với dữ liệu xe đạp, bạn sẽ học cách so sánh đồng hồ trên khắp thế giới, cách xử lý trơn tru hiện tượng "spring forward" và "fall back", và cách lấy dữ liệu múi giờ được cập nhật từ thư viện dateutil.

Exercise 1: Độ lệch UTC Exercise 2: Tạo datetime có thông tin múi giờ (timezone-aware)Exercise 3: Thiết lập múi giờ Exercise 4: Xe đạp rời đi lúc mấy giờ theo UTC?Exercise 5: Cơ sở dữ liệu múi giờ Exercise 6: Đưa các chuyến đi xe đạp về đúng múi giờ Exercise 7: Chiếc xe đạp rời đi lúc mấy giờ? (Phiên bản toàn cầu)Exercise 8: Bắt đầu giờ tiết kiệm ánh sáng ban ngày Exercise 9: Bao nhiêu giờ trôi qua quanh thời điểm đổi giờ mùa hè?Exercise 10: Ngày 29 tháng 3 qua một thập kỷ Exercise 11: Kết thúc giờ tiết kiệm ánh sáng ban ngày Exercise 12: Tìm các datetime mơ hồ Exercise 13: Làm sạch dữ liệu giờ mùa hè với fold

Kết thúc khóa học, bạn sẽ áp dụng mọi thứ đã học về ngày và giờ trong Python thuần vào làm việc với ngày và giờ trong Pandas. Với thông tin bổ sung về từng chuyến đi, như trạm xuất phát và trạm kết thúc, cũng như người đi có gói thành viên năm hay không, bạn sẽ có thể khai thác dữ liệu chuyến đi sâu hơn nhiều. Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu các thao tác mạnh mẽ của Pandas như nhóm và trực quan hóa kết quả theo thời gian.

Exercise 1: Đọc dữ liệu ngày và giờ trong Pandas Exercise 2: Tải tệp csv trong Pandas Exercise 3: Tạo các cột timedelta Exercise 4: Tóm tắt dữ liệu datetime trong Pandas Exercise 5: Có bao nhiêu chuyến "joyride"?Exercise 6: Trời đang trở lạnh, W20529 Exercise 7: Thành viên vs người dùng thời vụ theo thời gian Exercise 8: Kết hợp groupby() và resample()Exercise 9: Các phương thức datetime bổ sung trong Pandas Exercise 10: Múi giờ trong Pandas Exercise 11: Mất bao lâu theo từng ngày trong tuần?Exercise 12: Khoảng cách giữa các chuyến đi là bao lâu?Exercise 13: Tổng kết

Bài tập hiện tại