Italiano
Apri in Telegram

Conversazione 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 messaggi · –
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
      Link
      tocca per mostrare
      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
PPt-BR Data Science & PythonPt-BR Data Science & Python@datasciencepython · gruppo · Tecnologia
4 743membri167 846messaggi nell'indice
Feed della community Apri in Telegram

Un feed pubblico aperto dall'indice di ricerca ChatCrawler — «Google per il Telegram pubblico»; si aggiorna man mano che la community viene scansionata. Orari in UTC.

Solo contenuti pubblici, API ufficiale di Telegram. Informazioni · FAQ · Limiti dell'indice · Rimuovi una pagina · Catalogo · Ricerca · Come calcoliamo