Trabajar con fechas en pandas
Las fechas tipadas permiten periodos, resampling y filtros cronológicos.
¿Qué es Trabajar con fechas en pandas?
Las fechas tipadas permiten periodos, resampling y filtros cronológicos.
Convierte, filtra y agrupa fechas.
¿Cuándo se utiliza?
- Leer y limpiar datos tabulares.
- Analizar CSV, API y bases de datos.
- Preparar informes y estadísticas.
Código de ejemplo
main.py
import pandas as pd
events = pd.DataFrame({"date": ["2026-08-10", "2026-08-12"]})
events["date"] = pd.to_datetime(events["date"])
events["day"] = events["date"].dt.day_name()
print(events)Resultado esperado
date day
0 2026-08-10 Monday
1 2026-08-12 WednesdayCómo funciona
to_datetime analiza texto y .dt expone año, mes y otros componentes.
Cambia los valores y ejecuta el programa en el compilador Python online de CodeUtility sin instalar Python.
Ejercicios prácticos
Modifica las entradas y prueba casos límite antes de usar conjuntos de datos mayores.
- Añade filas, columnas y valores ausentes.
- Combina filtrado, ordenación y groupby.
- Carga un archivo real y revisa sus dtypes.