ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪೈಥಾನ್ ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ತಂತಿಗಳಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಎದುರಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ಕುಶಲತೆ ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಈ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಪೈಥಾನ್ ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಪೈಥಾನ್‌ನ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಕಾರ್ಯವು ನೇರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಮರ್ಥ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, "ಜೂನ್ 1 2005 1:33PM" ಮತ್ತು "ಆಗಸ್ಟ್ 28 1999 12:00AM" ನಂತಹ ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಪೈಥಾನ್ ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾವು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕೋಣ.

ಪರಿವರ್ತನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಪೈಥಾನ್‌ನ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ datetime ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಮಾಡ್ಯೂಲ್ datetime ವಸ್ತುಗಳು. ದಿ datetime.strptime() ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಹೀಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ "%b %d %Y %I:%M%p", ಇದು ನೀಡಿದ ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ. ದಿ for ಲೂಪ್ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು a ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ datetime ವಸ್ತು, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ datetime_objects ಪಟ್ಟಿ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸರಳತೆ ಅತಿಮುಖ್ಯವಾಗಿರುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ list comprehension ಮತ್ತು map() ಕಾರ್ಯ. ಇಲ್ಲಿ, ನಾವು ಎ ಅನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುತ್ತೇವೆ lambda ಗೆ ಕಾರ್ಯ map(), ಇದು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ datetime.strptime() ಪ್ರತಿ ಐಟಂಗೆ date_strings ಪಟ್ಟಿ. ಈ ವಿಧಾನವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೋಡ್‌ನ ವಾಕ್ಚಾತುರ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ಅನುಭವಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಎರಡೂ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ: ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು datetime ವಸ್ತುಗಳು, ಆದರೆ ಅವು ವಿವಿಧ ಕೋಡಿಂಗ್ ಆದ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಭಿನ್ನ ಶೈಲಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.

ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಪರಿವರ್ತನೆಗಾಗಿ ಪಾಂಡಾಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು

ಮೂರನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ pandas ಲೈಬ್ರರಿ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ನಾವು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ a pandas Series ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ತಂತಿಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಿಂದ. ದಿ pd.to_datetime() ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಂತರ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ Series ಗೆ datetime ವಸ್ತುಗಳು. ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಈ ವಿಧಾನವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ pandas ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಬಳಸಿ pandas ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ. ದಿ pd.to_datetime() ಕಾರ್ಯವು ಬಹುಮುಖವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು, ಇದು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ದೃಢವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಮೂರು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ತಂತಿಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ datetime ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳು, ವಿವಿಧ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪೂರೈಸುವುದು.

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)

ಪರ್ಯಾಯ ದಿನಾಂಕ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಗೋಚರಿಸಬಹುದಾದ ವಿಭಿನ್ನ ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವು ಒಂದೇ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಒಂದು ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದು dateutil.parser ಮಾಡ್ಯೂಲ್, ಇದು ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ವಿವಿಧ ದಿನಾಂಕ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಬಹುದು. ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಅಥವಾ ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು dateutil.parser.parse() ಕಾರ್ಯವು ದಿನಾಂಕ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮೂಲಕ ಪರಿವರ್ತನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಈ ಪರ್ಯಾಯ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಡೇಟಾ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಹೆಚ್ಚು ಬಹುಮುಖ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ಪರಿವರ್ತನೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.

ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಕುರಿತಾದ ತೀರ್ಮಾನಗಳು

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ, ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ಡೇಟ್‌ಟೈಮ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್, ಲಿಸ್ಟ್ ಕಾಂಪ್ರಹೆನ್ಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪಾಂಡಾಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಧಾನವು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಅನನ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥವಾದ ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದ ಕುಶಲತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.