स्ट्रिंग डेटटाइम को पायथन डेटाटाइम ऑब्जेक्ट में कनवर्ट करना

पायथन में डेटटाइम स्ट्रिंग्स को संभालना

बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय, स्ट्रिंग के रूप में संग्रहीत दिनांक और समय की जानकारी का सामना करना आम बात है। किसी भी दिनांक-समय में हेरफेर या विश्लेषण करने के लिए इन स्ट्रिंग अभ्यावेदन को पायथन डेटाटाइम ऑब्जेक्ट में परिवर्तित करना आवश्यक है। यह कार्य पायथन की अंतर्निहित लाइब्रेरी का उपयोग करके सीधा है, जो दिनांक-समय स्ट्रिंग को पार्स करने और परिवर्तित करने के कुशल तरीके प्रदान करता है।

इस लेख में, हम यह पता लगाएंगे कि दिनांक-समय स्ट्रिंग्स, जैसे "जून 1 2005 1:33 अपराह्न" और "अगस्त 28 1999 12:00 पूर्वाह्न" को पायथन डेटाटाइम ऑब्जेक्ट में कैसे परिवर्तित किया जाए। यह प्रक्रिया यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि दिनांक-समय डेटा एक ऐसे प्रारूप में है जिसे आसानी से हेरफेर और विश्लेषण किया जा सकता है। आइए इस रूपांतरण को प्राप्त करने के तरीकों और सर्वोत्तम प्रथाओं पर गौर करें।

रूपांतरण प्रक्रिया को समझना

पहली स्क्रिप्ट में, हम Python के बिल्ट-इन का उपयोग करते हैं datetime दिनांक-समय स्ट्रिंग्स को परिवर्तित करने के लिए मॉड्यूल datetime वस्तुएं. datetime.strptime() फ़ंक्शन का उपयोग किसी निर्दिष्ट प्रारूप के आधार पर स्ट्रिंग को पार्स करने के लिए किया जाता है। यहां, हम प्रारूप को इस प्रकार परिभाषित करते हैं "%b %d %Y %I:%M%p", जो दी गई दिनांक-समय स्ट्रिंग से मेल खाता है। for लूप सूची में प्रत्येक दिनांक-समय स्ट्रिंग पर पुनरावृत्त होता है, इसे एक में परिवर्तित करता है datetime ऑब्जेक्ट, और इसे इसमें जोड़ता है datetime_objects सूची। यह दृष्टिकोण उन परिदृश्यों के लिए सीधा और आदर्श है जहां पठनीयता और सरलता सर्वोपरि है।

दूसरी स्क्रिप्ट अधिक संक्षिप्त विधि का उपयोग करके प्रदर्शित करती है list comprehension और यह map() समारोह। यहाँ, हम एक पास करते हैं lambda के लिए कार्य करें map(), जो लागू होता है datetime.strptime() में प्रत्येक आइटम के लिए date_strings सूची। यह विधि कुशल है और कोड की वाचालता को कम करती है, जिससे यह संक्षिप्त समाधान की तलाश कर रहे अधिक अनुभवी डेवलपर्स के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प बन जाता है। दोनों स्क्रिप्ट एक ही लक्ष्य को प्राप्त करती हैं: दिनांक-समय स्ट्रिंग को परिवर्तित करना datetime ऑब्जेक्ट, लेकिन वे विभिन्न कोडिंग प्राथमिकताओं के अनुकूल विभिन्न शैलियाँ प्रदान करते हैं।

दिनांक समय रूपांतरण के लिए पांडा का लाभ उठाना

तीसरी लिपि में, हम इसका उपयोग करते हैं pandas लाइब्रेरी, जो बड़े डेटासेट को संभालने के लिए अत्यधिक कुशल है। हम एक बनाकर शुरुआत करते हैं pandas Series दिनांक-समय स्ट्रिंग की सूची से। pd.to_datetime() फिर फ़ंक्शन का उपयोग परिवर्तित करने के लिए किया जाता है Series को datetime वस्तुएं. व्यापक डेटा से निपटने के दौरान यह विधि विशेष रूप से शक्तिशाली है pandas डेटा हेरफेर और विश्लेषण के लिए कई फ़ंक्शन प्रदान करता है।

का उपयोग करते हुए pandas दिनांक-समय डेटा को संभालने और परिवर्तित करने की प्रक्रिया को सरल बनाता है, खासकर डेटाफ़्रेम के साथ काम करते समय। pd.to_datetime() फ़ंक्शन बहुमुखी है और विभिन्न दिनांक-समय प्रारूपों को संभाल सकता है, जिससे यह डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों के लिए एक मजबूत उपकरण बन जाता है। कुल मिलाकर, तीन स्क्रिप्ट दिनांक-समय स्ट्रिंग को परिवर्तित करने के लिए अलग-अलग तरीकों का प्रदर्शन करती हैं datetime पायथन में वस्तुएं, विभिन्न आवश्यकताओं और विशेषज्ञता स्तरों को पूरा करती हैं।

from datetime import datetime

date_strings = ["Jun 1 2005 1:33PM", "Aug 28 1999 12:00AM"]
datetime_objects = []

for date_str in date_strings:
    dt_obj = datetime.strptime(date_str, "%b %d %Y %I:%M%p")
    datetime_objects.append(dt_obj)

print(datetime_objects)

from datetime import datetime

date_strings = ["Jun 1 2005 1:33PM", "Aug 28 1999 12:00AM"]

datetime_objects = list(map(lambda x: datetime.strptime(x, "%b %d %Y %I:%M%p"), date_strings))

print(datetime_objects)

import pandas as pd

date_strings = ["Jun 1 2005 1:33PM", "Aug 28 1999 12:00AM"]
date_series = pd.Series(date_strings)

datetime_objects = pd.to_datetime(date_series, format="%b %d %Y %I:%M%p")

print(datetime_objects)

वैकल्पिक दिनांक पार्सिंग तकनीकों की खोज

दिनांक-समय स्ट्रिंग्स को दिनांक-समय ऑब्जेक्ट में परिवर्तित करने का एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू विभिन्न दिनांक-समय प्रारूपों को संभालना है जो आपके डेटासेट में दिखाई दे सकते हैं। अक्सर, विभिन्न स्रोतों से प्राप्त डेटा एक ही प्रारूप के अनुरूप नहीं हो सकता है, जिसके लिए अधिक लचीली पार्सिंग विधियों की आवश्यकता होती है। ऐसी ही एक विधि का उपयोग किया जा रहा है dateutil.parser मॉड्यूल, जो प्रारूप को स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट करने की आवश्यकता के बिना विभिन्न दिनांक प्रारूपों को पार्स कर सकता है। विविध या असंगत डेटा स्रोतों से निपटने के दौरान यह विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है।

का उपयोग dateutil.parser.parse() फ़ंक्शन स्वचालित रूप से दिनांक प्रारूप का पता लगाकर रूपांतरण प्रक्रिया को सरल बनाता है। यह दृष्टिकोण पूर्वनिर्धारित प्रारूप स्ट्रिंग की आवश्यकता को कम करता है और संभावित त्रुटियों को कम करता है। इसके अतिरिक्त, अधिक जटिल डेटासेट के लिए, आप मजबूत और विश्वसनीय डेटा प्रोसेसिंग सुनिश्चित करने के लिए इस पद्धति को त्रुटि प्रबंधन तकनीकों के साथ जोड़ सकते हैं। इन वैकल्पिक पार्सिंग तकनीकों की खोज करके, डेवलपर्स अधिक बहुमुखी और लचीली दिनांक-समय रूपांतरण स्क्रिप्ट बना सकते हैं जो डेटा परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को पूरा करते हैं।

दिनांक-समय रूपांतरण पर समापन विचार

संक्षेप में, पायथन में डेट-टाइम स्ट्रिंग्स को डेटाटाइम ऑब्जेक्ट्स में परिवर्तित करना डेटाटाइम मॉड्यूल, सूची समझ और पांडा लाइब्रेरी जैसे विभिन्न तरीकों का उपयोग करके कुशलतापूर्वक प्राप्त किया जा सकता है। प्रत्येक विधि डेटासेट की जटिलता और आकार के आधार पर अद्वितीय लाभ प्रदान करती है। इन तकनीकों को समझने और उपयोग करके, डेवलपर्स सटीक और कुशल दिनांक-समय हेरफेर सुनिश्चित कर सकते हैं, जो डेटा विश्लेषण और प्रसंस्करण कार्यों के लिए महत्वपूर्ण है।