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Thread Eu diria que o trabalho é o mesmo nos dois casos, mas depende do que você for fazer no futuro. Se você tiver um, pode se…

7 Nachrichten · –
J
Eu diria que o trabalho é o mesmo nos dois casos, mas depende do que você for fazer no futuro. Se você tiver um, pode ser que precise do outro e vice-versa. E geralmente isso se resolve com uma só linha, então eu não me preocuparia em "otimizar" isso aí adiantado.
  1. D
    saberia dizer como seria o código da conversão ou como devo pesquisar?
    1. J
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      Com uma coluna chamada datetime no formato 2022-07-18 18:58:46-03:00. # Separando em colunas de data e de hora df['only_date'] = df['datetime'].dt.strftime('%Y-%m-%d') df['only_time'] = df['datetime'].dt.strftime('%H:%M:%S') # Reunindo as colunas em uma única coluna novamente df['new_datetime'] = pd.to_datetime(df['only_date'] + ' ' + df['only_time']) Pra consultar esses valores que representam as datas: strftime.org/
      1. D
        No caso, os meses estão em strings: JAN, FEV, MAI. Então eu teria que mapear pra inteiro primeiro?
        1. J
          Eu acredito que sim. Não pra inteiro propriamente dito, mas pra um que seja "zero-padded" (JAN vira 01, FEV vira 02, etc...) Acho que até daria pra fazer mexendo com os locale, mas acho que é mais trampo também
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