Conteúdo do Curso
Pré-processamento de Dados
Pré-processamento de Dados
Conversão de Tipo de Dados
Conversão de tipos de dados no processamento de séries temporais é o processo de converter dados de séries temporais de um tipo de dados para outro. Por que precisamos usar isso? No processamento de séries temporais, isso pode ser útil quando você deseja alterar o formato dos seus dados para facilitar o trabalho com eles ou quando quer realizar cálculos que exigem um tipo de dados diferente.
Por exemplo, você pode converter uma representação de data em formato de string para um objeto datetime para que possa realizar cálculos com ele.
Vamos olhar um exemplo de conversão de dados de data de formato string para formato datetime:
import pandas as pd # Create simple dataset with date information in string format dataset = pd.DataFrame({'PatientID': [1, 2, 3], 'Name': ['John', 'Sarah', 'Michael'], 'AdmissionDate': ['2022-03-15', '2021-11-10', '2022-02-28']}) # Convert 'AdmissionDate' column from string to datetime format dataset['AdmissionDate'] = pd.to_datetime(dataset['AdmissionDate'], format='%Y-%m-%d') # Print the converted data print('Converted types:') print(dataset.dtypes)
Você pode alterar o formato do modelo de entrada de data com o argumento format.
Podemos considerar diferentes padrões de data:
- '15 Jul 2009' - '%d %m %Y';
- '1-Feb-15' - '%d-%m-%Y';
- '12/08/2019' - '%d/%m/%Y'.
Além disso, leve em consideração que, quando falamos sobre o processamento de dados em séries temporais, isso significa que trabalharemos não apenas com datas, mas também com todos os outros tipos de dados (numéricos, categóricos, etc.).
Tarefa
Leia o conjunto de dados 'sales.csv' e converta a coluna 'Date' para o tipo de dados datetime.
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoObrigado pelo seu feedback!
Conversão de Tipo de Dados
Conversão de tipos de dados no processamento de séries temporais é o processo de converter dados de séries temporais de um tipo de dados para outro. Por que precisamos usar isso? No processamento de séries temporais, isso pode ser útil quando você deseja alterar o formato dos seus dados para facilitar o trabalho com eles ou quando quer realizar cálculos que exigem um tipo de dados diferente.
Por exemplo, você pode converter uma representação de data em formato de string para um objeto datetime para que possa realizar cálculos com ele.
Vamos olhar um exemplo de conversão de dados de data de formato string para formato datetime:
import pandas as pd # Create simple dataset with date information in string format dataset = pd.DataFrame({'PatientID': [1, 2, 3], 'Name': ['John', 'Sarah', 'Michael'], 'AdmissionDate': ['2022-03-15', '2021-11-10', '2022-02-28']}) # Convert 'AdmissionDate' column from string to datetime format dataset['AdmissionDate'] = pd.to_datetime(dataset['AdmissionDate'], format='%Y-%m-%d') # Print the converted data print('Converted types:') print(dataset.dtypes)
Você pode alterar o formato do modelo de entrada de data com o argumento format.
Podemos considerar diferentes padrões de data:
- '15 Jul 2009' - '%d %m %Y';
- '1-Feb-15' - '%d-%m-%Y';
- '12/08/2019' - '%d/%m/%Y'.
Além disso, leve em consideração que, quando falamos sobre o processamento de dados em séries temporais, isso significa que trabalharemos não apenas com datas, mas também com todos os outros tipos de dados (numéricos, categóricos, etc.).
Tarefa
Leia o conjunto de dados 'sales.csv' e converta a coluna 'Date' para o tipo de dados datetime.
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Conversão de Tipo de Dados
Conversão de tipos de dados no processamento de séries temporais é o processo de converter dados de séries temporais de um tipo de dados para outro. Por que precisamos usar isso? No processamento de séries temporais, isso pode ser útil quando você deseja alterar o formato dos seus dados para facilitar o trabalho com eles ou quando quer realizar cálculos que exigem um tipo de dados diferente.
Por exemplo, você pode converter uma representação de data em formato de string para um objeto datetime para que possa realizar cálculos com ele.
Vamos olhar um exemplo de conversão de dados de data de formato string para formato datetime:
import pandas as pd # Create simple dataset with date information in string format dataset = pd.DataFrame({'PatientID': [1, 2, 3], 'Name': ['John', 'Sarah', 'Michael'], 'AdmissionDate': ['2022-03-15', '2021-11-10', '2022-02-28']}) # Convert 'AdmissionDate' column from string to datetime format dataset['AdmissionDate'] = pd.to_datetime(dataset['AdmissionDate'], format='%Y-%m-%d') # Print the converted data print('Converted types:') print(dataset.dtypes)
Você pode alterar o formato do modelo de entrada de data com o argumento format.
Podemos considerar diferentes padrões de data:
- '15 Jul 2009' - '%d %m %Y';
- '1-Feb-15' - '%d-%m-%Y';
- '12/08/2019' - '%d/%m/%Y'.
Além disso, leve em consideração que, quando falamos sobre o processamento de dados em séries temporais, isso significa que trabalharemos não apenas com datas, mas também com todos os outros tipos de dados (numéricos, categóricos, etc.).
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Por exemplo, você pode converter uma representação de data em formato de string para um objeto datetime para que possa realizar cálculos com ele.
Vamos olhar um exemplo de conversão de dados de data de formato string para formato datetime:
import pandas as pd # Create simple dataset with date information in string format dataset = pd.DataFrame({'PatientID': [1, 2, 3], 'Name': ['John', 'Sarah', 'Michael'], 'AdmissionDate': ['2022-03-15', '2021-11-10', '2022-02-28']}) # Convert 'AdmissionDate' column from string to datetime format dataset['AdmissionDate'] = pd.to_datetime(dataset['AdmissionDate'], format='%Y-%m-%d') # Print the converted data print('Converted types:') print(dataset.dtypes)
Você pode alterar o formato do modelo de entrada de data com o argumento format.
Podemos considerar diferentes padrões de data:
- '15 Jul 2009' - '%d %m %Y';
- '1-Feb-15' - '%d-%m-%Y';
- '12/08/2019' - '%d/%m/%Y'.
Além disso, leve em consideração que, quando falamos sobre o processamento de dados em séries temporais, isso significa que trabalharemos não apenas com datas, mas também com todos os outros tipos de dados (numéricos, categóricos, etc.).
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