Pandad on Pythoniga tรถรถtamisel andmete manipuleerimise ja analรผรผsi maailmas oluline tรถรถriist. Selle paindlikkus ja kasutuslihtsus muudavad selle sobivaks paljude andmete tรถรถtlemise ja analรผรผsimisega seotud รผlesannete jaoks. รks levinud probleem, millega Pandadega tรถรถtades kokku puutub, on kuupรคeva dtรผรผpide teisendamine objektist ns-i UTC ajavรถรถndiga. See teisendamine on vajalik, kuna mรตnes andmekogumis ei tuvastata kuupรคeva veerge vaikimisi kuupรคeva dtรผรผpidena ja neid peetakse hoopis objektideks. See vรตib pรตhjustada probleeme, kui proovite sooritada selliseid toiminguid nagu sortimine, filtreerimine ja liitmine. Selles artiklis uurime seda konkreetset probleemi ja pakume lahenduse, kuidas hรตlpsasti teisendada dtype kuupรคevaveergud objektist ns-i (UTC), kasutades Pandasid, hรตlmates koodi mรตistmise samm-sammult protsessi.
Pandade tutvustus ja kuupรคevadega tรถรถtamine
Pandas on avatud lรคhtekoodiga teek, mis vรตimaldab andmete hรตlpsat teisendamist, manipuleerimist ja analรผรผsi. See pakub andmestruktuure, nagu DataFrame ja Series, mis muudavad Pythonis andmetega tรถรถtamise tรตhusamaks ja intuitiivsemaks. Aegridade andmetega tegelemisel on Pandas mitmesugused funktsioonid, mis on loodud tรถรถtama kuupรคevade, kellaaegade ja ajaindekseeritud andmetega.
Seda tรผรผpi andmete importimisel erinevatest allikatest (nt CSV- vรตi Exceli failid) ei pruugi Pandas aga alati kuupรคevaveerge รตigesti tuvastada. Selle tulemusel kรคsitletakse kuupรคevi objektidena, mis piirab nende funktsionaalsust ja muudab need sobimatuks edasisteks kuupรคevaga seotud arvutusteks ja toiminguteks.
Lahendus: kuupรคeva dtypes teisendamine objektist ns-i (UTC) Pandade abil
Selle probleemi lahendus on Pandade abil konkreetselt teisendada kuupรคevaveerud objektist soovitud kuupรคeva-aja vormingusse (antud juhul ns UTC ajavรถรถndiga). Seda on vรตimalik saavutada lรคbi pd.to_datetime() funktsioon, mis vรตimaldab hรตlpsasti teisendada kuupรคeva veerge.
import pandas as pd # Load the CSV file data = pd.read_csv('data.csv') # Convert the date column from Object to ns (UTC) data['date_column'] = pd.to_datetime(data['date_column'], utc=True, format='%Y-%m-%d') # Print the DataFrame with the updated dtype for the date column print(data.dtypes)
Koodeksi samm-sammult selgitus
- Importige Pandade teek koos varjunimega pd.
- Laadige andmeid sisaldav CSV-fail koos pd.read_csv() funktsiooni.
- Teisendage kuupรคeva veerg, kasutades pd.to_datetime() funktsioon, edastades huvipakkuva veeru koos soovitud ajavรถรถndi (utc=True) ja vorminguga (vajadusel).
- Printige DataFrame'i dtypes veendumaks, et kuupรคevaveerg on edukalt teisendatud objektist ns-i (UTC).
Tรคiendavad nรคpunรคited ja parimad tavad
Pandas pakub mitmeid meetodeid ja funktsioone kuupรคevade ja kellaaegade haldamiseks. Siin on mรตned tรคiendavad nรคpunรคited ja parimad tavad, mida kuupรคevaveergude kรคsitlemisel jรคrgida.
- Pรคrast andmestiku importimist kontrollige alati veergude dtรผรผpe, et veenduda, et need on รตiges vormingus.
- Kui tรถรถtate ajavรถรถnditega, kaaluge pytz teeki tรคpsemate ajavรถรถndihaldusvalikute jaoks.
- Tavakasutuse korral ei ole alati vaja kuupรคeva veeru dtype'i teisendada nanosekunditeks (ns). Pandade kasutatav vaiketรผรผp dtype (datetime64[ns]) on sageli piisav.
Jรคrgides seda juhendit ja mรตistes kuupรคeva dtypede teisendamist objektist ns-i (UTC), kasutades Pandasid, saate tagada, et teie aegridade andmed on รตigesti vormindatud ja valmis edasiseks manipuleerimiseks ja analรผรผsiks. See mitte ainult ei lihtsusta andmete eeltรถรถtlusetappi, vaid vรตimaldab ka tรคpsemat ja tรตhusamat analรผรผsi. Kui tunnete neid tehnikaid kindlalt, olete hรคsti varustatud aegridade andmetega oma tulevastes projektides.