pandas में Date और Time संभालना
सही datetime dtype periods, resampling और time-based filtering संभव बनाता है।
pandas में Date और Time संभालना क्या है?
सही datetime dtype periods, resampling और time-based filtering संभव बनाता है।
Dates convert, filter और group करें।
इसका उपयोग कब करें?
- Tabular data पढ़ें और साफ करें।
- CSV, API और database data का विश्लेषण करें।
- Reports और statistics तैयार करें।
उदाहरण कोड
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)अपेक्षित आउटपुट
date day
0 2026-08-10 Monday
1 2026-08-12 Wednesdayयह कैसे काम करता है
to_datetime text parse करता है और .dt accessor year, month तथा दूसरे components देता है।
मान बदलें और Python इंस्टॉल किए बिना CodeUtility ऑनलाइन Python कंपाइलर में प्रोग्राम चलाएँ।
अभ्यास के कार्य
बड़े dataset पर जाने से पहले input बदलें और edge cases की जाँच करें।
- Rows, columns और missing values जोड़ें।
- Filtering, sorting और groupby को साथ प्रयोग करें।
- वास्तविक file पढ़ें और dtype जाँचें।