Pandas është një bibliotekë e njohur Python që lehtëson manipulimin dhe analizën e të dhënave, duke ofruar një gamë të gjerë funksionesh për trajtimin e datave dhe orëve. Një rast i zakonshëm i përdorimit në analizën e të dhënave është llogaritja e diferencës midis datave në muaj. Në këtë artikull, ne do të shqyrtojmë një qasje për ta arritur këtë duke përdorur Panda, së bashku me një shpjegim hap pas hapi të kodit. Për më tepër, ne do të diskutojmë disa biblioteka dhe funksione të tjera përkatëse për të përmirësuar kuptimin tonë të problemit.
Trajtimi i të dhënave të datës dhe orës është gjithmonë një sfidë për analistët dhe zhvilluesit e të dhënave. Biblioteka e Pandave të Python e bën këtë detyrë shumë më të lehtë duke ofruar një grup të fuqishëm dhe të gjithanshëm funksionesh për manipulimin e datave, orëve dhe deltat e kohës. Në këtë artikull, ne do të demonstrojmë se si të llogarisim ndryshimin midis dy datave në muaj duke përdorur Panda.
Zgjidhja e Problemit
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)
Shpjegimi i Kodit
1. Së pari, ne importojmë bibliotekën e Pandas si pd. Kjo na lejon të përdorim grupin e fuqishëm të funksioneve të Pandas për të punuar me datat.
2. Më pas përcaktojmë një funksion të quajtur "data_ndryshimi_në_muaj" që merr dy argumente, "data1" dhe "data2". Ky funksion do të kthejë numrin e muajve midis dy datave të hyrjes.
3. Brenda funksionit, ne llogarisim ndryshimin në muaj duke zbritur komponentët e vitit dhe muajit të 'data1' nga përbërësit e tyre përkatës në 'data2', më pas duke rregulluar rezultatin për diferencën në vite.
4. Më pas, ne krijojmë dy objekte Pandas Timestamp, "data1" dhe "data2", duke përdorur funksionin "pd.to_datetime". Këto përfaqësojnë dy data mostër për rastin tonë të testimit.
5. Ne e quajmë funksionin "data_ndryshimi_në_muaj" me "data1" dhe "data2", duke e ruajtur rezultatin në variablin "muaj_ndryshim".
6. Së fundi, ne shtypim variablin `muaj_ndryshim`, i cili do të shfaqë numrin e muajve ndërmjet dy datave të hyrjes.
Pandat dhe vulat kohore
Objektet e vulës kohore të Pandas janë tepër të gjithanshme, duke lejuar manipulimin dhe krahasimin e pandërprerë të kohës së datës. Duke thirrur funksionin `pd.to_datetime`, ne mund të konvertojmë një gamë të gjerë formatesh datash në objekte Pandas Timestamp. Këto objekte më pas mund të krahasohen, manipulohen dhe përdoren lehtësisht për të kryer llogaritjet komplekse. Në zgjidhjen tonë, ne përdorim fuqinë e objekteve të vulës kohore për të llogaritur diferencën midis dy datave në muaj.
Bibliotekat dhe funksionet alternative
- Me gunga: Një tjetër bibliotekë e njohur Python për të punuar me datat dhe orët është Numpy. Me objektet e tij `numpy.datetime64`, Numpy ofron funksionalitet të krahasueshëm me objektet Timestamp të Pandas. Numpy ofron gjithashtu funksione si `numpy.timedelta64` për llogaritjen e dallimeve midis datave.
- dateutil: Biblioteka datautil është një mjet i fuqishëm për analizimin dhe manipulimin e datave në Python. Ai siguron një grup të gjerë funksionesh dhe klasash për trajtimin e aritmetikës së datave, duke përfshirë funksionin 'dateutil.relativedelta.relativedelta', i cili është veçanërisht i dobishëm për llogaritjen e diferencave në data për sa i përket viteve, muajve dhe ditëve.
Si përmbledhje, llogaritja e diferencës midis dy datave në muaj duke përdorur Panda mund të arrihet përmes një metode të thjeshtë por efektive. Ne mund të mbështetemi në objektet e Pandas Timestamp dhe një funksion të personalizuar për ta kryer këtë detyrë me lehtësi. Për më tepër, bibliotekat alternative si Numpy dhe dateutil ofrojnë qasje alternative për të ndihmuar në trajtimin e një game të gjerë problemesh të lidhura me datën.
