Aprenda Datas e Horários | Strings, Datas, Dados Ausentes

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Ao trabalhar com conjuntos de dados do mundo real, é comum encontrar informações de data e hora armazenadas como texto simples. Para analisar ou manipular essas datas, é necessário convertê-las para um formato datetime que o Polars possa compreender. Neste capítulo, você aprenderá como analisar strings release_date para datetime e extrair o ano de lançamento utilizando o namespace .dt.

Suponha que você tenha um DataFrame com uma coluna chamada release_date, onde cada valor é uma string como "2015-07-14". Para trabalhar com esses valores como datas, primeiro é preciso converter a coluna para o tipo datetime. Em seguida, é possível extrair informações úteis, como o ano, utilizando o poderoso acessador .dt do 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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Seção 3. Capítulo 3

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