Traiter les dates avec pandas
Des dates typées permettent périodes, resampling et filtres chronologiques.
Qu’est-ce que Traiter les dates avec pandas ?
Des dates typées permettent périodes, resampling et filtres chronologiques.
Convertir, filtrer et regrouper des dates.
Quand l’utiliser ?
- Lire et nettoyer des données tabulaires.
- Analyser des fichiers CSV, API ou bases de données.
- Préparer statistiques et rapports.
Code d’exemple
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)Résultat attendu
date day
0 2026-08-10 Monday
1 2026-08-12 WednesdayFonctionnement
to_datetime analyse le texte ; l’accesseur .dt expose année, mois et autres composantes.
Modifiez les valeurs et exécutez le programme avec le compilateur Python en ligne CodeUtility, sans installation locale.
Exercices pratiques
Modifiez les entrées et testez les cas limites avant d’utiliser des données plus volumineuses.
- Ajoutez des lignes, colonnes et valeurs manquantes.
- Combinez filtrage, tri et groupby.
- Chargez un fichier réel et contrôlez ses dtypes.