സ്ട്രിംഗ് തീയതി സമയങ്ങളെ പൈത്തൺ ഡേറ്റ്‌ടൈം ഒബ്‌ജക്റ്റുകളിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു

പൈത്തണിൽ തീയതി സമയ സ്ട്രിംഗുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, സ്ട്രിംഗുകളായി സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന തീയതിയും സമയ വിവരങ്ങളും കണ്ടുമുട്ടുന്നത് സാധാരണമാണ്. ഈ സ്‌ട്രിംഗ് പ്രാതിനിധ്യങ്ങളെ പൈത്തൺ ഡേറ്റ്‌ടൈം ഒബ്‌ജക്റ്റുകളായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് ഏതെങ്കിലും തീയതി-സമയ കൃത്രിമത്വമോ വിശകലനമോ നടത്തുന്നതിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. പൈത്തണിൻ്റെ ബിൽറ്റ്-ഇൻ ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ ടാസ്‌ക് ലളിതമാണ്, ഇത് തീയതി-സമയ സ്ട്രിംഗുകൾ പാഴ്‌സ് ചെയ്യാനും പരിവർത്തനം ചെയ്യാനും കാര്യക്ഷമമായ വഴികൾ നൽകുന്നു.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, "Jun 1 2005 1:33PM", "Aug 28 1999 12:00AM" എന്നിവ പോലുള്ള തീയതി-സമയ സ്‌ട്രിംഗുകളെ പൈത്തൺ ഡേറ്റ്‌ടൈം ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകളായി മാറ്റുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. തീയതി-സമയ ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയുന്ന ഒരു ഫോർമാറ്റിലാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഈ പ്രക്രിയ നിർണായകമാണ്. ഈ പരിവർത്തനം നേടുന്നതിനുള്ള രീതികളിലേക്കും മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങളിലേക്കും നമുക്ക് ഊളിയിടാം.

പരിവർത്തന പ്രക്രിയ മനസ്സിലാക്കുന്നു

ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റിൽ, ഞങ്ങൾ പൈത്തണിൻ്റെ ബിൽറ്റ്-ഇൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു datetime തീയതി-സമയ സ്ട്രിംഗുകളെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മൊഡ്യൂൾ datetime വസ്തുക്കൾ. ദി datetime.strptime() ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഫോർമാറ്റിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു സ്ട്രിംഗ് പാഴ്സ് ചെയ്യാൻ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇവിടെ, ഞങ്ങൾ ഫോർമാറ്റ് ഇങ്ങനെ നിർവചിക്കുന്നു "%b %d %Y %I:%M%p", നൽകിയിരിക്കുന്ന തീയതി-സമയ സ്ട്രിംഗുകളുമായി യോജിക്കുന്നു. ദി for ലിസ്റ്റിലെ ഓരോ തീയതി-സമയ സ്ട്രിംഗിലും ലൂപ്പ് ആവർത്തിക്കുന്നു, അതിനെ a ആയി പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു datetime ഒബ്ജക്റ്റ്, ഒപ്പം അത് കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു datetime_objects പട്ടിക. ഈ സമീപനം നേരായതും വായനാക്ഷമതയും ലാളിത്യവും പരമപ്രധാനമായ സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യവുമാണ്.

രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ സംക്ഷിപ്ത രീതി കാണിക്കുന്നു list comprehension കൂടാതെ map() പ്രവർത്തനം. ഇവിടെ, ഞങ്ങൾ എ കടന്നുപോകുന്നു lambda ഫംഗ്‌ഷൻ വരെ map(), ബാധകമാണ് datetime.strptime() ലെ ഓരോ ഇനത്തിലേക്കും date_strings പട്ടിക. ഈ രീതി കാര്യക്ഷമവും കോഡിൻ്റെ വാചാടോപം കുറയ്ക്കുന്നതുമാണ്, സംക്ഷിപ്തമായ പരിഹാരം തേടുന്ന കൂടുതൽ പരിചയസമ്പന്നരായ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഇതൊരു മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പാക്കി മാറ്റുന്നു. രണ്ട് സ്‌ക്രിപ്റ്റുകളും ഒരേ ലക്ഷ്യം കൈവരിക്കുന്നു: തീയതി-സമയ സ്ട്രിംഗുകളെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു datetime ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾ, എന്നാൽ അവ വിവിധ കോഡിംഗ് മുൻഗണനകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ വ്യത്യസ്ത ശൈലികൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

DateTime പരിവർത്തനത്തിനായി പാണ്ടകളെ സ്വാധീനിക്കുന്നു

മൂന്നാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റിൽ, ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് pandas വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ വളരെ കാര്യക്ഷമമായ ലൈബ്രറി. ഒരു സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് ഞങ്ങൾ ആരംഭിക്കുന്നു pandas Series തീയതി-സമയ സ്ട്രിംഗുകളുടെ പട്ടികയിൽ നിന്ന്. ദി pd.to_datetime() ഫംഗ്ഷൻ പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു Series വരെ datetime വസ്തുക്കൾ. വിപുലമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ രീതി പ്രത്യേകിച്ചും ശക്തമാണ് pandas ഡാറ്റ കൃത്രിമത്വത്തിനും വിശകലനത്തിനുമായി നിരവധി പ്രവർത്തനങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ഉപയോഗിക്കുന്നത് pandas തീയതി-സമയ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയ ലളിതമാക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് ഡാറ്റാഫ്രെയിമുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ. ദി pd.to_datetime() ഫംഗ്‌ഷൻ ബഹുമുഖമാണ് കൂടാതെ വിവിധ തീയതി-സമയ ഫോർമാറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് ഡാറ്റാ സയൻ്റിസ്റ്റുകൾക്കും വിശകലന വിദഗ്ധർക്കും ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു. മൊത്തത്തിൽ, മൂന്ന് സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ തീയതി-സമയ സ്ട്രിംഗുകൾ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വ്യത്യസ്ത രീതികൾ കാണിക്കുന്നു datetime പൈത്തണിലെ ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾ, വിവിധ ആവശ്യങ്ങളും വൈദഗ്ധ്യവും നൽകുന്നു.

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)

ഇതര തീയതി പാഴ്‌സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു

തീയതി-സമയ സ്ട്രിംഗുകൾ തീയതി സമയ ഒബ്‌ജക്റ്റുകളിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിൻ്റെ മറ്റൊരു പ്രധാന വശം നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ദൃശ്യമാകുന്ന വ്യത്യസ്ത തീയതി-സമയ ഫോർമാറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ്. പലപ്പോഴും, വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഒരൊറ്റ ഫോർമാറ്റുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല, കൂടുതൽ വഴക്കമുള്ള പാഴ്സിംഗ് രീതികൾ ആവശ്യമാണ്. അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു രീതിയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് dateutil.parser മൊഡ്യൂൾ, ഫോർമാറ്റ് വ്യക്തമായി വ്യക്തമാക്കാതെ തന്നെ വിവിധ തീയതി ഫോർമാറ്റുകൾ പാഴ്‌സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. വൈവിധ്യമാർന്നതോ പൊരുത്തമില്ലാത്തതോ ആയ ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാകും.

ഉപയോഗിച്ച് dateutil.parser.parse() തീയതി ഫോർമാറ്റ് സ്വയമേവ കണ്ടെത്തി പരിവർത്തന പ്രക്രിയയെ ഫംഗ്ഷൻ ലളിതമാക്കുന്നു. ഈ സമീപനം മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ഫോർമാറ്റ് സ്ട്രിംഗുകളുടെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കുകയും സാധ്യമായ പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക്, ശക്തവും വിശ്വസനീയവുമായ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ഉറപ്പാക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഈ രീതി പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതികതകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഈ ഇതര പാഴ്‌സിംഗ് ടെക്‌നിക്കുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് കൂടുതൽ വൈവിധ്യമാർന്നതും സ്ഥിരതയുള്ളതുമായ തീയതി-സമയ പരിവർത്തന സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, അത് വിശാലമായ ഡാറ്റാ സാഹചര്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നു.

തീയതി-സമയ പരിവർത്തനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ചിന്തകൾ സമാപിക്കുന്നു

ചുരുക്കത്തിൽ, പൈത്തണിലെ തീയതി-സമയ സ്ട്രിംഗുകൾ ഡേറ്റ്ടൈം ഒബ്‌ജക്റ്റുകളിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് ഡേറ്റ്‌ടൈം മൊഡ്യൂൾ, ലിസ്റ്റ് കോംപ്രിഹെൻഷനുകൾ, പാണ്ടാസ് ലൈബ്രറി എന്നിവ പോലുള്ള വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് കാര്യക്ഷമമായി നേടാനാകും. ഡാറ്റാസെറ്റിൻ്റെ സങ്കീർണ്ണതയും വലുപ്പവും അനുസരിച്ച് ഓരോ രീതിയും അതുല്യമായ നേട്ടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ മനസ്സിലാക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഡവലപ്പർമാർക്ക് കൃത്യവും കാര്യക്ഷമവുമായ തീയതി-സമയ കൃത്രിമത്വം ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും, ഇത് ഡാറ്റ വിശകലനത്തിനും പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികൾക്കും നിർണായകമാണ്.