Apprendre Dates et Heures | Chaînes, Dates, Données Manquantes

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Lors de la manipulation de jeux de données réels, il est fréquent de rencontrer des informations de date et d'heure stockées sous forme de texte brut. Pour analyser ou manipuler ces dates, il est nécessaire de les convertir dans un format datetime que Polars peut interpréter. Dans ce chapitre, vous apprendrez à parser les chaînes release_date en datetime et à extraire l'année de sortie à l'aide de l'espace de noms .dt.

Supposons que vous disposiez d'un DataFrame avec une colonne appelée release_date, où chaque valeur est une chaîne telle que "2015-07-14". Pour travailler avec ces valeurs comme des dates, il faut d'abord convertir la colonne en type datetime. Ensuite, vous pouvez extraire des informations utiles, comme l'année, grâce à l'accessoire puissant .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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