Lavorare con le date in pandas
Date tipizzate consentono periodi, resampling e filtri cronologici.
Che cos’è Lavorare con le date in pandas?
Date tipizzate consentono periodi, resampling e filtri cronologici.
Converti, filtra e raggruppa date.
Quando si usa?
- Leggere e pulire dati tabellari.
- Analizzare CSV, API e database.
- Preparare report e statistiche.
Codice di esempio
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)Output previsto
date day
0 2026-08-10 Monday
1 2026-08-12 WednesdayCome funziona
to_datetime analizza il testo e .dt espone anno, mese e altri componenti.
Modifica i valori ed esegui il programma nel compilatore Python online CodeUtility senza installare Python.
Esercizi pratici
Modifica gli input e verifica i casi limite prima di usare dataset più grandi.
- Aggiungi righe, colonne e valori mancanti.
- Combina filtri, ordinamento e groupby.
- Carica un file reale e controlla i dtype.