Функция DateTime в Python и Pandas: что вам нужно знать?

В этой статье мы рассмотрим функции DateTime в pandas и предложим информацию об их потребностях при работе с наборами данных временных рядов в Python.

Python входит в пятерку самых популярных языков программирования по всему миру. Около 44% разработчиков в мире регулярно используют его для задач, связанных с наукой о данных. И за это нужно отдать должное огромному разнообразию библиотек Python. Pandas — одна из таких библиотек анализа данных.

Он написан исключительно на C или Python, что позволяет использовать высокооптимизированный внутренний исходный код. Кроме того, Python имеет четкий синтаксис и низкую кривую обучения, что идеально подходит для начинающих. Со знанием этого языка можно реализовать что угодно, от микропроектов до макропредприятий.

Разработчики Python, обладающие достаточным уровнем знаний и опыта работы с библиотекой Pandas, также востребованы на нескольких должностях в области науки о данных, включая аналитика данных, бизнес-аналитика и инженера по машинному обучению. Эти карьерные траектории требуют, чтобы кандидаты были знакомы со статистикой, аналитикой больших данных, прогнозной аналитикой (с использованием Python), визуализацией и т. д.

Поэтому студенты инженерных специальностей, интересующиеся аналитикой, могут получить специальные степени, которые подчеркивают эти навыки. Вы можете либо получить краткосрочные сертификаты, такие как диплом PG по науке о данных от IIIT-Bangalore, либо рассмотреть возможность присоединения к всемирно аккредитованным программам, таким как M.Sc. получил степень бакалавра наук о данных в Ливерпульском университете Джона Мура (LJMU), Англия.

Теперь, когда мы дали вам краткую информацию об актуальности Python и pandas в современной технической сфере, давайте начнем наше пошаговое руководство по pandas DateTime .

Объяснение переменных DateTime

Вы, вероятно, столкнетесь с DateTime на промежуточном этапе изучения Python, скажем, когда вы работаете над проектом. Предположим, вам нужно реализовать проект электронной коммерции, который требует от вас разработки стратегии конвейера цепочки поставок. Это будет включать в себя определение времени доставки заказов, количество дней для доставки, среди прочего.

Если вы не знакомы с компонентами даты и времени в Python, этот аспект этой проблемы, связанный с наукой о данных, может быть сложным для новичка. С другой стороны, если вы знаете, как обращаться с этими функциями, вы можете получить глубокое понимание практически из любого набора данных.

Для непосвященных класс даты в питоне имеет дело с датами из григорианского календаря. Этот класс принимает «год, месяц и день» в качестве целых аргументов. Принимая во внимание, что класс времени содержит целые аргументы до микросекунд.

Вот обзор переменной DateTime в python вместе с функцией Pandas, чтобы вы могли начать!

Работа с DateTime в Python

Рассмотрим приведенные ниже примеры операторов, чтобы понять, как создать объект даты класса DateTime в python.

с даты импорта datetime

d1 = дата (2021,2,23)

печать (d1)

печать (тип (d1))

Результат

2021-04-23

<класс 'datetime.date'>

Теперь давайте извлечем некоторые другие функции, такие как день, месяц и год, из объекта даты, созданного выше. Мы сделаем это, используя объект даты текущего локального дня, который включает использование функции today().

# текущая дата

d1 = дата.сегодня()

печать (d1)

# день

print('День:', d1.day)

# месяц

print('Месяц:', d1.month)

# год

print('Год:', d1.year)

Возвращаемый объект DateTime

2021-02-23

День : 23

Месяц : 2

Год : 2021

Другой класс модуля DateTime, который принимает целочисленные значения и возвращает объект, — это время. Давайте посмотрим, как это делается в питоне.

из даты и времени импорта

t1 = (12,20,12,40)

печать (t1)

печать (тип (t1))

Результат

12:20:12.000040

<класс 'datetime.time'>

Как видите, указанный выше объект времени измеряется микросекундами. Итак, теперь вы можете извлекать из объекта такие атрибуты времени, как часы, минуты, секунды и микросекунды.

#час

print('Час:'t1.час)

#минута

print('Минута:'t1.minute)ДатаВремя

Вы можете повторять одно и то же для секунд и микросекунд.

Вот некоторые другие методы, которые вы найдете полезными:

• replace(): обновить старые даты.
• weekday(): чтобы вернуть целочисленное значение для любого дня недели; Понедельник равен 0, а воскресенье равен 6.
• isoweekday(): для целочисленных значений дня недели от 1 до 7.
• isocalendar(): чтобы вырезать значение дня «года» из заданного набора данных.
• isleap(): чтобы проверить, является ли год високосным.
• fromisoformat(): для преобразования строковой формы в формате ISO в объект DateTime.
• isoformat(): для генерации даты в формате ISO из объекта DateTime.
• format(): чтобы определить ваш уникальный формат.

Теперь, когда вы поняли, как создавать объекты DateTime в python, давайте посмотрим, как их поддерживает библиотека Pandas.

Пример панды to_datetime

С пандами вы можете выполнять различные задачи анализа данных, особенно с объектами DateTime Python. Некоторые из известных методов включают to_datetime(). Вот как вы справляетесь с этим:

• С помощью метода pandas to_datetime вы можете преобразовать дату и время строкового формата в объекты DateTime.

# to_datetime

date = pd.to_datetime («24 апреля 2020 г.»)

Дата печати)

печать (тип (дата))

Результат

2021-02-23 00:00:00

<класс pandas._libs.tslib.timestamp.Timestamp'>

Можете ли вы заметить что-то странное здесь? Объект, возвращаемый pandas to_datetime , не совпадает. Это метка времени вместо объекта DateTime. Вот как библиотека Pandas возвращает объект; временная метка является эквивалентом функции DateTime в python.

Необходимость в DateTime

Существует несколько реальных сценариев, в которых информация собирается за определенный период, что позволяет извлечь атрибуты даты и времени для понимания конкретной проблемы. Например, вы хотите проанализировать свои привычки чтения. Вы можете раскопать свои шаблоны, чтобы проанализировать, предпочитаете ли вы читать в выходные или в будние дни, ночью или утром и так далее. Затем вы можете собрать все интересные книги и статьи, которые хотите прочитать за месяц, и организовать свое расписание.

Таким образом, мы дали вам краткое изложение того, как обрабатывать манипуляции с датой и временем в python, а также в pandas DateTime . Мы надеемся, что вы попрактикуетесь в том, что мы узнали из этой статьи, и овладеете искусством работы с наборами данных временных рядов!

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Заключение

Если вы хотите узнать больше о Python, его различных библиотеках, включая Pandas, и его применении в науке о данных, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B & upGrad по науке о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проекты, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, индивидуальные встречи с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.