Вивчайте Дати та час | Рядки, дати, відсутні дані

Свайпніть щоб показати меню

Під час роботи з реальними наборами даних часто зустрічається інформація про дати та час, збережена у вигляді звичайного тексту. Для аналізу або обробки цих дат необхідно перетворити їх у формат datetime, який розуміє Polars. У цьому розділі розглядається, як розбирати рядки release_date у формат datetime та отримувати рік випуску за допомогою простору імен .dt.

Припустимо, у вас є DataFrame зі стовпцем release_date, де кожне значення — це рядок на кшталт "2015-07-14". Щоб працювати з цими даними як з датами, спочатку потрібно перетворити стовпець у тип datetime. Після цього можна отримати корисну інформацію, наприклад рік, використовуючи потужний доступник .dt у 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)

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 3

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Секція 3. Розділ 3