Aprende Fechas y horas | Cadenas, Fechas, Datos Faltantes

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Al trabajar con conjuntos de datos del mundo real, a menudo se encuentra información de fechas y horas almacenada como texto plano. Para analizar o manipular estas fechas, es necesario convertirlas a un formato de fecha y hora que Polars pueda interpretar. En este capítulo, aprenderá cómo analizar cadenas release_date a datetime y extraer el año de lanzamiento utilizando el espacio de nombres .dt.

Suponga que tiene un DataFrame con una columna llamada release_date, donde cada valor es una cadena como "2015-07-14". Para trabajar con estos valores como fechas, primero debe convertir la columna a un tipo datetime. Luego, puede extraer información útil, como el año, utilizando el potente accesor .dt de Polars.


              12345678910111213141516171819
            
import polars as pl

# Sample DataFrame with string dates
df = pl.DataFrame({
    "title": ["Movie A", "Movie B", "Movie C"],
    "release_date": ["2015-07-14", "2018-03-22", "2020-11-05"]
})

# Convert 'release_date' to datetime
df = df.with_columns(
    pl.col("release_date").str.strptime(pl.Date, "%Y-%m-%d").alias("release_date_dt")
)

# Extract the release year as a new column
df = df.with_columns(
    pl.col("release_date_dt").dt.year().alias("release_year")
)

print(df)

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