3 Differenze pratiche tra astype() e to_datetime() in Pandas

3 Differenze tra astype() e to_datetime() in Pandas

Data Science con Python

Le differenze che devi conoscere per un’analisi dei dati efficace

Scegli il metodo corretto di conversione del tipo di dati per un’analisi dei dati efficiente dal punto di vista temporale!

Nei miei ultimi due articoli, puoi esplorare i trucchi e i consigli per lavorare con date-time o dati di serie temporali in Python e Pandas.

Quando si lavora con dati di serie temporali in Pandas, è possibile utilizzare sia pandas.Series.astype() che pandas.to_datetime() per convertire le stringhe di data e ora in tipo di dati datetime64[ns]. Entrambi questi metodi restituiscono lo stesso output esatto.

Tuttavia, esiste una differenza significativa nelle loro prestazioni, flessibilità e nella gestione degli errori. E scegliere il metodo corretto per la conversione del tipo di dati sarà più facile quando si comprendono queste differenze.

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In questo articolo, imparerai queste 3 differenze pratiche tra i metodi pandas.Series.astype() e to_datetime(). Ecco una panoramica rapida degli argomenti che puoi esplorare in questo articolo:

· Differenze di prestazioni tra astype() e to_datetime()· Gestione di date e ora· Gestione degli errori

Cominciamo!

Il confronto di due metodi o funzioni nella programmazione è incompleto senza comparare la loro efficienza. E uno dei migliori metodi per confrontare l’efficienza è in termini di tempo.

Differenze di prestazioni tra astype() e to_datetime()

Le prestazioni del metodo ti aiutano a capire quanto efficiente e veloce è quel metodo, cioè in questo caso converte il tipo di dati in datetime64[ns].

Può essere un aspetto critico quando si lavora su un progetto di analisi e si elabora una quantità davvero enorme di dati.

Uno dei modi più semplici per misurare le prestazioni è il tempo di esecuzione. Il metodo che impiega meno tempo per eseguire sarà certamente efficiente dal punto di vista temporale, e si può dire che funziona meglio degli altri.

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