ઉકેલાયેલ: મહિનાઓમાં પાંડાની તારીખનો તફાવત

Pandas એ એક લોકપ્રિય પાયથોન લાઇબ્રેરી છે જે ડેટા મેનીપ્યુલેશન અને વિશ્લેષણની સુવિધા આપે છે, તારીખો અને સમયને હેન્ડલ કરવા માટેના કાર્યોની વિશાળ શ્રેણી ઓફર કરે છે. ડેટા પૃથ્થકરણમાં એક સામાન્ય ઉપયોગનો કેસ મહિનાઓમાં તારીખો વચ્ચેના તફાવતની ગણતરી કરવાનો છે. આ લેખમાં, અમે કોડના સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ સમજૂતી સાથે, પાંડાનો ઉપયોગ કરીને આ હાંસલ કરવા માટેના અભિગમનું અન્વેષણ કરીશું. તદુપરાંત, અમે સમસ્યાની અમારી સમજને વધારવા માટે કેટલીક અન્ય સંબંધિત લાઇબ્રેરીઓ અને કાર્યોની ચર્ચા કરીશું.

ડેટા વિશ્લેષકો અને વિકાસકર્તાઓ માટે તારીખ અને સમયના ડેટાને હેન્ડલ કરવું હંમેશા એક પડકાર છે. Python's Pandas લાઇબ્રેરી તારીખો, સમય અને સમયના ડેલ્ટાની હેરફેર માટે શક્તિશાળી અને બહુમુખી કાર્યોનો સમૂહ પ્રદાન કરીને આ કાર્યને વધુ સરળ બનાવે છે. આ લેખમાં, અમે પંડાનો ઉપયોગ કરીને મહિનામાં બે તારીખો વચ્ચેના તફાવતની ગણતરી કેવી રીતે કરવી તે દર્શાવીશું.

સમસ્યાનો ઉકેલ

import pandas as pd

def date_diff_in_months(date1, date2):
    return (date2.year - date1.year) * 12 + (date2.month - date1.month)

date1 = pd.to_datetime("2021-01-01")
date2 = pd.to_datetime("2022-05-01")

months_diff = date_diff_in_months(date1, date2)
print(months_diff)

કોડની સમજૂતી

1. પ્રથમ, અમે Pandas લાઇબ્રેરીને pd તરીકે આયાત કરીએ છીએ. આ અમને તારીખો સાથે કામ કરવા માટે પાંડાના મજબૂત કાર્યોનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે.

2. પછી અમે `date_diff_in_months` નામના ફંક્શનને વ્યાખ્યાયિત કરીએ છીએ જે બે દલીલો લે છે, `date1` અને `date2`. આ ફંક્શન બે ઇનપુટ તારીખો વચ્ચેના મહિનાઓની સંખ્યા પરત કરશે.

3. ફંક્શનની અંદર, અમે `તારીખ1` માં તેમના સંબંધિત ઘટકોમાંથી `તારીખ2` ના વર્ષ અને મહિનાના ઘટકોને બાદ કરીને, પછી વર્ષોના તફાવત માટે પરિણામને સમાયોજિત કરીને મહિનાઓમાં તફાવતની ગણતરી કરીએ છીએ.

4. આગળ, અમે `pd.to_datetime` ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને બે Pandas ટાઇમસ્ટેમ્પ ઑબ્જેક્ટ બનાવીએ છીએ, `date1` અને `date2`. આ અમારા ટેસ્ટ કેસ માટે બે નમૂના તારીખો રજૂ કરે છે.

5. અમે `તારીખ1` અને `તારીખ2` સાથે `date_diff_in_months` ફંક્શન કહીએ છીએ, પરિણામને `months_diff` ચલમાં સંગ્રહિત કરીએ છીએ.

6. અંતે, અમે `months_diff` ચલ પ્રિન્ટ કરીએ છીએ, જે બે ઇનપુટ તારીખો વચ્ચેના મહિનાઓની સંખ્યા દર્શાવશે.

પાંડા અને ટાઇમસ્ટેમ્પ

પાંડાના ટાઇમસ્ટેમ્પ ઑબ્જેક્ટ્સ અતિ સર્વતોમુખી છે, જે સીમલેસ ડેટટાઇમ મેનીપ્યુલેશન અને સરખામણી માટે પરવાનગી આપે છે. `pd.to_datetime` ફંક્શનને કૉલ કરીને, અમે તારીખ ફોર્મેટની વિશાળ શ્રેણીને Pandas ટાઇમસ્ટેમ્પ ઑબ્જેક્ટ્સમાં કન્વર્ટ કરી શકીએ છીએ. આ ઑબ્જેક્ટ્સ પછી સરળતાથી સરખામણી કરી શકાય છે, હેરફેર કરી શકાય છે અને જટિલ ગણતરીઓ કરવા માટે તેનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. અમારા સોલ્યુશનમાં, અમે મહિનામાં બે તારીખો વચ્ચેના તફાવતની ગણતરી કરવા માટે ટાઈમસ્ટેમ્પ ઑબ્જેક્ટની શક્તિનો લાભ લઈએ છીએ.

વૈકલ્પિક પુસ્તકાલયો અને કાર્યો

• નમy: તારીખો અને સમય સાથે કામ કરવા માટેની બીજી લોકપ્રિય પાયથોન લાઇબ્રેરી છે Numpy. તેના `numpy.datetime64` ઑબ્જેક્ટ્સ સાથે, Numpy પાંડાના ટાઇમસ્ટેમ્પ ઑબ્જેક્ટ્સ સાથે તુલનાત્મક કાર્યક્ષમતા પ્રદાન કરે છે. Numpy વધુમાં તારીખો વચ્ચેના તફાવતની ગણતરી કરવા માટે `numpy.timedelta64` જેવા કાર્યો પૂરા પાડે છે.
• dateutil: ડેટ્યુટીલ લાઇબ્રેરી એ પાયથોનમાં તારીખોનું પદચ્છેદન અને હેરફેર કરવા માટેનું એક શક્તિશાળી સાધન છે. તે તારીખના અંકગણિતને હેન્ડલ કરવા માટે કાર્યો અને વર્ગોનો વ્યાપક સમૂહ પૂરો પાડે છે, જેમાં `dateutil.relativedelta.relativedelta` ફંક્શનનો સમાવેશ થાય છે, જે ખાસ કરીને વર્ષ, મહિના અને દિવસોના સંદર્ભમાં તારીખોમાં તફાવતની ગણતરી કરવા માટે ઉપયોગી છે.

સારાંશમાં, Pandas નો ઉપયોગ કરીને મહિનામાં બે તારીખો વચ્ચેના તફાવતની ગણતરી એક સરળ છતાં અસરકારક પદ્ધતિ દ્વારા પ્રાપ્ત કરી શકાય છે. આ કાર્યને સરળતાપૂર્વક કરવા માટે અમે પાંડા ટાઇમસ્ટેમ્પ ઑબ્જેક્ટ્સ અને કસ્ટમ ફંક્શન પર આધાર રાખી શકીએ છીએ. વધુમાં, વૈકલ્પિક પુસ્તકાલયો જેમ કે Numpy અને dateutil વૈકલ્પિક અભિગમો પ્રદાન કરે છે જે તારીખ સમય સંબંધિત સમસ્યાઓની વિશાળ શ્રેણીને હલ કરવામાં મદદ કરે છે.