学ぶ日付と時刻 | 文字列、日付、欠損データ

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実際のデータセットを扱う際、日付や時刻の情報がプレーンテキストとして保存されていることがよくあります。これらの日付を分析または操作するには、Polarsが理解できるdatetime形式に変換する必要があります。本章では、release_date文字列をdatetimeに変換し、.dt名前空間を使用してリリース年を抽出する方法を学びます。

例えば、release_dateというカラムを持つDataFrameがあり、各値が"2015-07-14"のような文字列であるとします。これらを日付として扱うには、まずカラムをdatetime型に変換する必要があります。その後、Polarsの強力な.dtアクセサを使って年などの有用な情報を抽出できます。


              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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