Работа с датой и временем в Python
В рамках курса вы разберетесь как подсчитывать количество различных событий, определять временной интервал между событиями и отображать дату и время.
Преподаватель
Залина Озова
Более 3 лет преподаю информатику и математику. Обучаю студентов основам программирования. Реализую программы углубленного изучения предмета.
4часа
14видео
34упражнения
4100опыта
Описание курсаВероятно, у вас никогда не будет машины времени, но как насчет машины для анализа данных, содержащих время?
Анализ данных существенно усложняется если они содержат дату и время. Если разработчик не имеет достаточного опыта и необходимых навыков, то при обработке данных может легко запутаться между днями и месяцами, часовыми поясами, переходе на летнее время и во многих других вещах.
Если вы собираетесь обрабатывать данные, содержащие время, то Python будет лучшим выбором в качестве инструмента работы.
В рамках данного курса на примере датасетов, содержащих сведения о прошедших пожарах и совершенных поездках на электросамокате, вы разберетесь как подсчитывать количество различных событий, определять временной интервал между событиями, а также поработаете с отображением данных.
Вам предстоит работать как в стандартном Python, так и с библиотекой pandas, применяемой для обработки и анализа данных. Так же вы коснетесь библиотеки dateutil, поддерживаемой официальной документацией Python, в которой реализована работа с часовыми поясами.
После этого курса вы научитесь уверенно обрабатывать данные, содержащие даты и время любого формата.
1. Даты и календари
Пожары бушуют в Программинском крае несколько раз в год. В этой части вы узнаете как работать с date-объектами в Python начиная с подсчета количества пожаров, произошедших в Программинском крае с 1960. С помощью Python Вы научитесь обрабатывать данные, содержащие даты, различным операциям с датами и правильному способу форматирования дат.Даты в Python
50
Какой день недели?
100
Как много пожаров происходило ранее?
100
Математические операции с датами
50
Операция вычитания при работе с датами
100
Подсчет событий за календарный месяц
100
Упорядочивание списка с датами
100
Преобразование дат в строки
50
Отображение дат в удобном формате
100
Различные способы представления дат
100
2. Объединение дат и времени
Прокат электросамокатов стал популярен во многих городах мира. Для автоматизации аренды используются различные программы, которые имеют возможность записывать данные о каждой поездке электросамоката. В этой главе вы поработаете с данными о начале и окончании поездок одного электросамоката в городе Программинск: проанализируете время пиковых поездок, рассчитаете продолжительность поездок и многое другое. Таким образом, научимся работать с датами и временем.Даты и время
50
Создание объектов класса datetime вручную
100
Подсчет событий до и после полудня
100
Отображение и получение объектов класса datetime
50
Преобразование строчных типов данных в объекты класса datetime
100
Получение пар строк в виде объекта datetime
100
Воссоздание формата ISO с применением метода strftime()
100
Временные метки UNIX
100
Оценка продолжительности событий
50
Преобразование данных, содержащих дату и время в длительность событий
100
Среднее время поездки
100
Определение наиболее длительных и коротких поездок
100
3. Часовые пояса и переход на летнее время
В этой главе вы научитесь уверенно решать связанную со временем задачу, которая доставляет людям больше всего неудобств: часовые пояса и переход на летнее время. Продолжая работать с данными о прокате электросамоката, вы узнаете, как сравнивать время по всему миру, получать актуальные данные о часовых поясах из библиотеки dateutil, корректно использовать данные из нужного часового пояса.Смещение часовых поясов в UTC
50
Создание даты и времени, учитывающих часовой пояс
100
Установка часовых поясов
100
Вычисление времени относительно UTC
100
База данных часовых поясов
50
Переводим данные в нужный часовой пояс
100
Практика смены часовых поясов
100
Переход на летнее время
50
Подсчет времени после перехода на летнее время
100
Переход на летнее время
100
Переход на зимнее время
50
Поиск неточных дат и времени
100
Обработка данных после перехода на летнее время
100
4. Просто и мощно: работа с датами и временем с применением библиотеки Pandas
В данной части вы познакомитесь с таким мощным инструментом как библиотека pandas. Имея дополнительную информацию о каждой поездке на электросамокате, например, о том, откуда она началась и где закончилась, а также о том, был ли у арендатора электросамоката годовой абонемент, вы сможете провести более глубокий анализ и познакомиться с основными операциями pandas, такими как группировка и сортировка результатов по времени.Чтение данных, содержащих даты и время в pandas
50
Загрузка csv файла в pandas
100
Создание столбцов с объектами timedelta
100
Основные операции с datetime в pandas
50
Вычисляем прогулочные поездки
100
Выборка показателей для разного периода
100
Владельцы абонементов vs пользователи разовых поездок
100
Комбинация методов .groupby() и .resample()
100
Дополнительные методы по работе с датами и временем в pandas
50
Часовые пояса в pandas
100
Как долго длится поездка в будний день?
100
Сколько времени между поездками?
100
Завершение
50
