จัดการวันที่ด้วย pandas
วันที่ที่มี dtype ถูกต้องรองรับ period, resampling และตัวกรองเวลา
จัดการวันที่ด้วย pandas คืออะไร?
วันที่ที่มี dtype ถูกต้องรองรับ period, resampling และตัวกรองเวลา
แปลง กรอง และจัดกลุ่มวันที่
ควรใช้เมื่อใด?
- อ่านและทำความสะอาดข้อมูลตาราง
- วิเคราะห์ CSV, API และฐานข้อมูล
- เตรียมรายงานและสถิติ
โค้ดตัวอย่าง
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)ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
date day
0 2026-08-10 Monday
1 2026-08-12 Wednesdayหลักการทำงาน
to_datetime parse text และ .dt ให้ year, month และส่วนประกอบอื่น
เปลี่ยนค่าและรันโปรแกรมด้วย คอมไพเลอร์ Python ออนไลน์ของ CodeUtility โดยไม่ต้องติดตั้ง Python
แบบฝึกหัด
ลองเปลี่ยน input และทดสอบกรณีขอบก่อนใช้ชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น
- เพิ่มแถว คอลัมน์ และค่าที่หายไป
- รวมการกรอง การเรียง และ groupby
- อ่านไฟล์จริงและตรวจสอบ dtype