Наука о данных с Python
3 практических различия между astype() и to_datetime() в Pandas
Отличия, которые необходимо знать для эффективной аналитики данных
Выберите правильный метод преобразования типов данных для быстрого анализа данных!
В двух моих последних статьях вы можете изучить приемы и советы по работе с данными даты и времени или временными рядами в Python и Pandas.
При работе с данными временных рядов в Pandas вы можете использовать pandas.Series.astype() или pandas.to_datetime() для преобразования строк даты и времени в тип данных datetime64[ns]. Оба эти метода возвращают один и тот же результат.
Однако существует значительная разница в их производительности, гибкости и способах обработки ошибок. И выбрать правильный метод преобразования типов данных будет проще, когда вы поймете эти различия.
В этой статье вы узнаете об этих трех практических различиях между методами pandas.Series.astype() и to_datetime(). Вот краткий обзор тем, которые вы можете изучить в этой статье —
· Различия в производительности между astype() и to_datetime()
· Обработка дат и времени
· Обработка ошибок
Давайте начнем!
Сравнение двух методов или функций в программировании будет неполным без сравнения их эффективности. И один из лучших методов сравнения эффективности — это время.
Различия в производительности между astype() и to_datetime()
Производительность метода помогает понять, насколько эффективно и быстро работает этот метод, т. е. в данном случае преобразует тип данных в datetime64[ns].
Это может быть важным аспектом, когда вы работаете над аналитическим проектом и обрабатываете действительно огромное количество данных.
Одним из самых простых способов измерения производительности является время выполнения. Метод, который занимает наименьшее время для выполнения, будет, безусловно, эффективным по времени, и вы можете сказать, что он работает лучше, чем другие.
Давайте возьмем тот же пример, что и в моей предыдущей статье — Чтение данных о продажах фиктивных дат в…
