Интерактивный курс
Работа с датами и временем в Python
Узнайте, как работать с датами и временем в Python.
О курсе
Вероятно, у вас никогда не будет машины времени, но как насчет машины для анализа времени? Как только время попадает в любой анализ, все становится таким странным. Легко запутаться в дневных и месячных границах, часовых поясах, переходе на летнее время и во всевозможных других вещах, которые могут смутить неподготовленных. Если вы собираетесь проводить какой-либо анализ, требующий времени, вам будет проще разобраться, используя Python. Работая с датасетами об ураганах и поездках на велосипедах, мы рассмотрим подсчет событий, выяснение того, сколько времени прошло между событиями, и составление графика с течением времени. Вы будете работать как в стандартном Python, так и в Pandas, и мы коснемся библиотеки dateutil — единственной библиотеки часовых поясов, утвержденной официальной документацией Python. После этого курса вы, как чемпион, будете уверенно обрабатывать данные даты и времени в любом формате.План занятий
Легко и мощно: даты и время в pandas
Чтобы завершить этот курс, вы примените все, что вы узнали о работе с датами и временем в стандартном Python, к работе с датами и временем в Pandas. С дополнительной информацией о каждой поездке на велосипеде, такой как станция, на которой поездка была запущена и остановлена, и было ли у велосипедиста годовое членство, вы сможете гораздо глубже изучить данные поездки на велосипеде. В этой главе вы плотно поработаете с операциями Pandas, такими как группировка и отображение результатов по времени.
Как много времени прошло между поездками?
Загрузка CSV-файла в Pandas
Чтение даты и времени в Pandas
Кратко
На улице становится холодно, W20529
Часовые пояса в Pandas
Как долго длились поездки по дням недели?
Обобщение даты и времени в Pandas
Создание колонок timedelta
Подписчики против случайных велосипедистов за все время
Сколько было «кайфовых поездок»?
Дополнительные методы даты и времени в Pandas
Объединение groupby() и resample()
Объединяем даты и время
Системы проката велосипедов популярны во всем мире — и, к счастью для нас, каждая поездка записывается! Работая со всеми заездами и выездами одного велосипеда в Вашингтоне, округ Колумбия, вы будете практиковаться в работе с датами и временем одновременно. Вы будете анализировать даты и время из текста, анализировать пиковое время поездки, рассчитывать продолжительность поездки и многое другое.
Среднее время в пути
Работа с длительностями
Разбор пар строк как datetime
Даты и время
Воссоздание формата ISO с помощью strftime()
Подсчет событий до и после полудня
Вывод и парсинг дат
Метки времени Unix
Превращение пар времени в длительности
Превращаем строки в даты
Создаем даты вручную
Длинное и короткое время
Часовые пояса и летнее время
В этой главе вы научитесь решать вопросы, связанные со временем, которые доставляют людям больше всего хлопот: часовые пояса и переход на летнее время. Продолжая использовать наши данные о велосипедах, вы узнаете, как сравнивать часы по всему миру, как правильно обрабатывать "spring forward" и "fall back," и как получать актуальные данные часовых поясов из библиотеки dateutil.
Во сколько уехал велосипед? (Глобальная версия)
Помещаем велосипедные прогулки в правильный часовой пояс
Переход на летнее время
UTC смещения
Поиск двусмысленных дат
Сколько часов прошло до перехода на летнее время?
Завершение перехода на летнее время
Установка часовых поясов
Создание часовых поясов
Очистка летнего времени с сохранением данных
29 марта на протяжении десятилетия
База данных часовых поясов
В какое время велосипед покинул UTC?
Даты и календари
Ураганы (также известные как циклоны или тайфуны) обрушиваются на американский штат Флорида несколько раз в год. Чтобы начать этот курс, вы узнаете, как работать с объектами дат в Python, начиная с дат каждого урагана, который обрушивался на Флориду с 1950 года. Вы узнаете, как Python обрабатывает даты, каковы обычные операции с датами и и как правильно форматировать даты, чтобы избежать путаницы.