Trabalhar com datas em pandas
Datas tipadas permitem períodos, resampling e filtros cronológicos.
O que é Trabalhar com datas em pandas?
Datas tipadas permitem períodos, resampling e filtros cronológicos.
Converta, filtre e agrupe datas.
Quando usar?
- Ler e limpar dados tabulares.
- Analisar CSV, APIs e bancos de dados.
- Preparar relatórios e estatísticas.
Código de exemplo
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)Saída esperada
date day
0 2026-08-10 Monday
1 2026-08-12 WednesdayComo funciona
to_datetime interpreta texto e .dt expõe ano, mês e outros componentes.
Altere os valores e execute o programa no compilador Python online CodeUtility sem instalar Python.
Exercícios práticos
Altere as entradas e teste casos de borda antes de usar conjuntos de dados maiores.
- Adicione linhas, colunas e valores ausentes.
- Combine filtro, ordenação e groupby.
- Carregue um arquivo real e confira os dtypes.