ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳ ಪಾಂಡಾಗಳ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ದಿನಾಂಕಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ

ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ನಾವು ಟ್ರೆಂಡ್‌ಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಅಥವಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದಂತಹ ವಿವಿಧ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಸರಳೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾತ್ರ ಪರಿಗಣಿಸಲು ಬಯಸಬಹುದು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ** ಪಾಂಡಾಸ್ ಕಾಲಮ್‌ನ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಇಂದಿನವರೆಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿಮಗೆ ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ಪರಿಹಾರದ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ, ಕೋಡ್‌ನ ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ, ಜೊತೆಗೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುವಂತಹ ಕೆಲವು ಸಂಬಂಧಿತ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಪಾಂಡಾಗಳಲ್ಲಿ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳನ್ನು ದಿನಾಂಕಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ನೀವು ಹೊಂದಿರಬೇಕು ಪಾಂಡಾಗಳು ನಿಮ್ಮ ಪೈಥಾನ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪಾಂಡಾಗಳು ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಪ್ರಬಲ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ. ಪಾಂಡಾಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ವಸ್ತುವೆಂದರೆ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್, ಇದು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಮಯಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳ ಪಾಂಡಾಸ್ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ದಿನಾಂಕಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಪರಿಹಾರವು `dt` ಆಕ್ಸೆಸರ್ ಮತ್ತು `ಡೇಟ್` ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳ ಕಾಲಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕೋಡ್ ಈ ರೀತಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ:

import pandas as pd

# Assuming your DataFrame is named df and the column with timestamps is 'timestamp_col'
df['date_col'] = df['timestamp_col'].dt.date

ಮೇಲಿನ ಕೋಡ್ ತುಣುಕು DataFrame ನಲ್ಲಿ 'date_col' ಹೆಸರಿನ ಹೊಸ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ 'timestamp_col' ನ ದಿನಾಂಕ ಭಾಗವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೋಡ್‌ನ ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿವರಣೆ

ಈಗ, ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ವಿಭಜಿಸೋಣ ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಭಾಗವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳೋಣ.

1. ಮೊದಲಿಗೆ, ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯ `ಪಿಡಿ` ಅಲಿಯಾಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಾಂಡಾಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ:

   import pandas as pd
   

2. ಮುಂದೆ, ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ 'timestamp_col' ಎಂಬ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ `df` ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಿರಿ ಎಂದು ನಾವು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳ ದಿನಾಂಕದ ಭಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿರುವ ಹೊಸ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು, ನಾವು `dt` ಆಕ್ಸೆಸರ್ ಅನ್ನು ನಂತರ `date` ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ:

   df['date_col'] = df['timestamp_col'].dt.date
   

`dt` ಆಕ್ಸೆಸರ್ `ವರ್ಷ`, `ತಿಂಗಳು`, `ದಿನ` ಮತ್ತು `ದಿನಾಂಕ` ನಂತಹ ಪಾಂಡಾಗಳ ಸರಣಿಯ ದಿನಾಂಕದ ಸಮಯದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳ ದಿನಾಂಕ ಭಾಗವನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವ `ದಿನಾಂಕ` ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ.

ಮತ್ತು ಅದು ಇಲ್ಲಿದೆ! ಕೋಡ್‌ನ ಈ ಸರಳ ಸಾಲುಗಳೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಇಂದಿನವರೆಗೆ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳ ಪಾಂಡಾಸ್ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದ್ದೀರಿ.

ಪಾಂಡಾಸ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ

ಪಾಂಡಾಗಳು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಒಂದು ತೆರೆದ ಮೂಲ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಒಂದೇ ಪರಿಕರದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು, ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪಾಂಡಾಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವಸ್ತುಗಳು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಮತ್ತು ಸರಣಿಗಳಾಗಿವೆ, ಇವು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಕೋಷ್ಟಕವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ತಂತಿಗಳು, ದಿನಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು, ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಇದು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಸರಣಿಯ ವಸ್ತುವು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಒಂದು ಆಯಾಮದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಸರಣಿಯಾಗಿದೆ. ಸರಣಿಯು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಆಗಿದೆ.

ಪಾಂಡಾಗಳಲ್ಲಿ ಇತರ ಉಪಯುಕ್ತ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಕಾರ್ಯಗಳು

ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳನ್ನು ದಿನಾಂಕಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಪಾಂಡಾಗಳು ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್‌ಗಾಗಿ ಅನೇಕ ಇತರ ಉಪಯುಕ್ತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಸೇರಿವೆ:

1. ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್: ನೀವು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಹೊಂದಿರುವಾಗ, ಕೆಲವು ಷರತ್ತುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ನೀವು ಬಯಸುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಇರಬಹುದು. ಪಾಂಡಾಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ `loc[]`, `iloc[]`, ಮತ್ತು `query()`.

2. ಗುಂಪು: `groupby()` ಕಾರ್ಯವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

3. ವಿಲೀನ ಮತ್ತು ಸೇರುವಿಕೆ: ಪಾಂಡಾಗಳು ಬಹು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸೇರಲು `ವಿಲೀನ()` ಮತ್ತು `ಸೇರಿ()` ನಂತಹ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

4. ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು: ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪಾಂಡಾಗಳು ಈ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು `ಫಿಲ್ನಾ()`, `ಡ್ರೋಪ್ನಾ()`, ಮತ್ತು `ಇಂಟರ್ಪೋಲೇಟ್()` ನಂತಹ ಹಲವಾರು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಪಾಂಡಾಗಳು ಒದಗಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ನೀವು ಸುಸಜ್ಜಿತರಾಗಿರುತ್ತೀರಿ.