3 consejos útiles de Pandas para trabajar con datos de fecha y hora

3 consejos de Pandas para trabajar con datos de fecha y hora

Aprende rápidamente cómo transformar datos de series de tiempo y aprovecharlos al máximo en Python Pandas

Foto de Jack Hunter en Unsplash

¡Los datos de fecha y hora están en todas partes! ¡Domina las técnicas para manipularlos!

Independientemente de la industria en la que trabajes, siempre hay datos de series de tiempo. Y puedes explorar las tendencias y patrones ocultos en ellos analizándolos para obtener información valiosa. Esto finalmente te ayudará a tomar decisiones y planes basados en datos históricos.

En mi artículo anterior, puedes explorar 3 trucos útiles para trabajar con este tipo de datos en Python. Sin embargo, cuando trabajas con datos de series de tiempo en un DataFrame de pandas, es mejor utilizar clases y funciones de pandas.

Cuando lees los datos en el DataFrame de pandas, a menudo pandas los almacena como una cadena o un tipo de dato objeto. Y para analizar estos datos de manera efectiva, necesitas convertirlos al tipo de dato DateTime.

En este artículo, explorarás 3 consejos probados y que te ahorrarán tiempo para trabajar con datos de series de tiempo en pandas. Explorarás una variedad de clases y funciones en pandas para trabajar de manera efectiva con fechas y datos de hora.

¡Vamos a preparar el escenario! ¡Lee los datos ficticios de ventas en un DataFrame df!

df = pd.read_csv("Dummy_dates_sales.csv")df.head()

Es un conjunto de datos simple de 100 x 2 que contiene la columna de fecha y hora Dates y la columna de enteros Sales. ¡Creé este conjunto de datos utilizando el paquete de Python Faker y puedes obtenerlo de forma gratuita desde mi repositorio en GitHub!

Antes de procesar los datos de series de tiempo, es importante verificar si pandas ha reconocido correctamente sus tipos de datos. Si no es así, entonces necesitas convertirlos al tipo de dato datetime.

Verifiquémoslo —

df.info()
Tipo de datos de las columnas del DataFrame en pandas | Imagen por Autor

Aquí, pandas ha leído estos valores en la columna Dates como cadenas. Por lo tanto, para obtener el máximo valor de estos datos de fecha y hora, necesitas convertirlos al tipo de dato de fecha y hora.

Convertir columna de Pandas a Datetime

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