Travailler avec des dates et des heures en Python

Les ouragans (également appelés cyclones ou typhons) frappent l'État américain de Floride plusieurs fois par an. Pour commencer ce cours, vous apprendrez à travailler avec des objets de type date en Python, en commençant par les dates de tous les ouragans qui ont frappé la Floride depuis 1950. Vous apprendrez comment Python gère les dates, les opérations courantes sur les dates et la bonne façon de formater les dates pour éviter toute confusion.

Les programmes de vélos en libre-service ont envahi les villes du monde entier et, heureusement pour nous, chaque trajet est enregistré ! En travaillant sur les allées et venues d'un vélo à Washington, D.C., vous vous entraînerez à travailler avec des dates et des heures. Vous analyserez les dates et les heures à partir de textes, vous analyserez les heures de pointe, vous calculerez la durée des trajets et bien plus encore.

Dans ce chapitre, vous apprendrez à aborder en toute confiance le sujet lié au temps qui pose le plus de problèmes aux gens : les fuseaux horaires et l'heure d'été. En continuant avec nos données sur les vélos, vous apprendrez à comparer les horloges du monde entier, à gérer avec élégance le "printemps en avant" et le "printemps en arrière", et à obtenir des données sur les fuseaux horaires à partir de la bibliothèque dateutil.

Pour conclure ce cours, vous appliquerez tout ce que vous avez appris sur le travail avec les dates et les heures dans Python standard au travail avec les dates et les heures dans Pandas. Avec des informations supplémentaires sur chaque trajet à vélo, telles que la station de départ et d'arrivée et le fait de savoir si le cycliste a souscrit un abonnement annuel ou non, vous serez en mesure d'approfondir les données relatives aux déplacements à vélo. Dans ce chapitre, vous découvrirez de puissantes opérations Pandas, telles que le regroupement et le tracé des résultats en fonction du temps.