Измените тип данных Datetime с object на datetime64. Но прежде запустите код и просмотрите общую информацию о данных. В документации Pandas выберите любой способ преобразования данных. Формат вывода даты указывать не нужно: библиотека определит его самостоятельно. Напечатайте на экране информацию о таблице (уже в прекоде).

Преобразовать столбец можно двумя способами:

передать в функцию read_csv() новый аргумент parse_dates (англ. «разобрать даты»),
вызвать функцию pd.to_datetime().

import pandas as pd
data = pd.read_csv('/datasets/energy_consumption.csv', parse_dates = ['Datetime'])
print(data.info())

Результат

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 145366 entries, 0 to 145365
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 Datetime 145366 non-null datetime64[ns]
1 PJME_MW 145366 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1)
memory usage: 2.2 MB

Теперь всё ясненько: дата — это дата, время — это время! А как это преобразовать во временной ряд? Мда, пока не понятненько.

: Категория: Я.Практикум Data Science; Просмотров: 1527

Главная

ВР.17/24.2/5.2/8.Задача 1