Trabalhando com datas e horários em Python
Aprenda a trabalhar com datas e horários em Python.
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Descrição do Curso
Você provavelmente nunca terá uma máquina do tempo, mas que tal uma máquina para analisar o tempo? Assim que o tempo entra em qualquer análise, as coisas podem ficar estranhas. É fácil você se confundir com os limites de dias e meses, fusos horários, horário de verão e todos os tipos de outras coisas que podem confundir os despreparados. Se você for fazer qualquer tipo de análise que envolva o tempo, é melhor usar o Python para resolver o problema. Trabalhando com conjuntos de dados sobre furacões e viagens de bicicleta, abordaremos a contagem de eventos, a descoberta do tempo decorrido entre os eventos e a plotagem de dados ao longo do tempo. Você trabalhará tanto no Python padrão quanto no Pandas, e abordaremos a biblioteca dateutil, a única biblioteca de fuso horário endossada pela documentação oficial do Python. Após este curso, você terá confiança para lidar com dados de data e hora em qualquer formato como um campeão.
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Datas e calendários
GratuitoOs furacões (também conhecidos como ciclones ou tufões) atingem o estado da Flórida, nos EUA, várias vezes por ano. Para começar este curso, você aprenderá a trabalhar com objetos de data em Python, começando com as datas de todos os furacões que atingiram a Flórida desde 1950. Você aprenderá como o Python lida com datas, operações comuns de datas e a maneira correta de formatar datas para evitar confusão.
Datas em Python50 xpEm que dia da semana você está?100 xpQuantos furacões chegam cedo?100 xpMatemática com datas50 xpSubtração de datas100 xpContagem de eventos por mês100 xpColocar uma lista de datas em ordem100 xpTransformando datas em cadeias de caracteres50 xpImprimir datas em um formato amigável100 xpRepresentação de datas de diferentes maneiras100 xp - 2
Combinação de datas e horários
Os programas de compartilhamento de bicicletas têm invadido cidades em todo o mundo e, felizmente para nós, cada viagem é registrada! Ao trabalhar com todas as idas e vindas de uma bicicleta em Washington, D.C., você praticará o trabalho com datas e horários. Você analisará datas e horários de textos, analisará horários de pico de viagens, calculará a duração das viagens e muito mais.
Datas e horários50 xpCriando datetimes manualmente100 xpContagem de eventos antes e depois do meio-dia100 xpImpressão e análise de datas e horários50 xpTransformando cadeias de caracteres em datas e horários100 xpAnalisar pares de cadeias de caracteres como datas e horários100 xpRecriando o formato ISO com strftime()100 xpCarimbos de data e hora Unix100 xpTrabalhando com durações50 xpTransformando pares de datas e horários em durações100 xpTempo médio de viagem100 xpO longo e o curto prazo de por que o tempo é difícil100 xp - 3
Fusos horários e horário de verão
Neste capítulo, você aprenderá a lidar com confiança com o tópico relacionado ao horário que causa mais problemas às pessoas: fusos horários e horário de verão. Continuando com os dados da bicicleta, você aprenderá a comparar os relógios do mundo todo, a lidar com a "primavera para frente" e "outono para trás" e a obter dados atualizados de fuso horário da biblioteca dateutil.
UTC compensações50 xpCriação de tempos de data com reconhecimento de fuso horário100 xpDefinição de fusos horários100 xpA que horas você saiu de bicicleta em UTC?100 xpBanco de dados de fuso horário50 xpColocando as viagens de bicicleta no fuso horário correto100 xpA que horas a moto partiu? (Edição global)100 xpInício do horário de verão50 xpQuantas horas se passaram no horário de verão?100 xp29 de março, ao longo de uma década100 xpFim do horário de verão50 xpLocalização de datas-horas ambíguas100 xpLimpeza de dados do horário de verão com dobra100 xp - 4
Fácil e eficiente: Datas e horários em pandas
Para concluir este curso, você aplicará tudo o que aprendeu sobre como trabalhar com datas e horas no Python padrão para trabalhar com datas e horas no Pandas. Com informações adicionais sobre cada viagem de bicicleta, como a estação em que ela começou e parou e se o ciclista tinha ou não uma assinatura anual, você poderá se aprofundar muito mais nos dados da viagem de bicicleta. Neste capítulo, você abordará operações poderosas do Pandas, como agrupamento e plotagem de resultados por tempo.
Leitura de dados de data e hora no Pandas50 xpCarregando um arquivo csv no Pandas100 xpCriação de colunas timedelta100 xpResumindo dados de data e hora no Pandas50 xpQuantas viagens de carro?100 xpEstá ficando frio lá fora, W20529100 xpMembros versus motociclistas casuais ao longo do tempo100 xpCombinando groupby() e resample()100 xpMétodos adicionais de datetime no Pandas50 xpFusos horários em Pandas100 xpQuanto tempo por dia da semana?100 xpQuanto tempo você tem entre as viagens?100 xpResumo50 xp
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pré-requisitos
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