Oppiskele Päivämäärät ja Ajat | Merkkijonot, päivämäärät, puuttuvat tiedot

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

Työskennellessäsi oikean maailman aineistojen kanssa kohtaat usein päivämäärä- ja aika-arvoja, jotka on tallennettu pelkkänä tekstinä. Jotta voit analysoida tai käsitellä näitä päivämääriä, sinun täytyy muuntaa ne datetime-muotoon, jonka Polars ymmärtää. Tässä luvussa opit jäsentämään release_date-merkkijonot datetime-muotoon ja poimimaan julkaisuvuoden käyttämällä .dt-nimialuetta.

Oletetaan, että sinulla on DataFrame, jossa on sarake nimeltä release_date, ja jokainen arvo on merkkijono, kuten "2015-07-14". Jotta voit käsitellä näitä päivämäärinä, sinun täytyy ensin muuntaa sarake datetime-tyyppiseksi. Tämän jälkeen voit poimia hyödyllistä tietoa, kuten vuoden, hyödyntämällä Polarsin tehokasta .dt-käsittelijää.


              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)

Oliko kaikki selvää?

Kiitos palautteestasi!

Osio 3. Luku 3

Kysy tekoälyä

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

Osio 3. Luku 3