Mengekstrak Tahun, Bulan, dan Hari dalam Seminggu
Menggunakan pengakses dt untuk membuat fitur
Mengekstrak Tahun, Bulan, dan Hari dalam Seminggu adalah pelajaran Data Science Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 2 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar Data Science Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Data Science Academy mencakup 4 pelajaran total.
Satu Stempel Waktu Memuat Banyak Informasi
Satu nilai datetime memuat tahun, bulan, hari, jam, dan hari dalam minggu. Keterampilannya adalah mengambil setiap bagian sebagai kolom tersendiri untuk analisis. 🧩
Mengenal Akses dt
Pada kolom datetime, pengakses dt adalah gerbang Anda. Pengakses ini menyediakan setiap bagian tanggal sebagai atribut sederhana yang dapat dibaca atau ditetapkan.
df["date"].dt # gateway to date partsMengambil Tahun
Mengambil tahun hanya memerlukan satu baris. Cara ini sangat cocok untuk mengelompokkan penjualan atau peristiwa ke dalam kelompok tahunan.
df["year"] = df["date"].dt.yearBulan sebagai Angka
Atribut bulan mengembalikan angka 1 hingga 12. Gunakan atribut ini untuk membandingkan bulan yang sama di tahun-tahun berbeda.
df["month"] = df["date"].dt.monthBulan Berdasarkan Nama
Angka cocok untuk pengurutan, tetapi grafik lebih mudah dibaca dengan nama. Gunakan month_name untuk mendapatkan January, February, dan nama bulan lainnya.
df["date"].dt.month_name() # 'March'Hari dalam Minggu
Atribut dayofweek memberi nomor hari dari Monday=0 hingga Sunday=6. Atribut ini menjadi dasar analisis hari kerja apa pun.
df["dow"] = df["date"].dt.dayofweekHari Kerja Berdasarkan Nama
Ingin label yang mudah dibaca? Gunakan day_name untuk mengubah setiap tanggal menjadi Monday, Tuesday, dan seterusnya agar pengelompokan lebih rapi.
df["date"].dt.day_name() # 'Friday'Menemukan Akhir Pekan
Gabungkan dayofweek dengan perbandingan untuk menandai akhir pekan. Kolom boolean ini langsung memisahkan hari kerja dari hari istirahat.
df["weekend"] = df["date"].dt.dayofweek >= 5Kuartal dan Hari dalam Tahun
Dua bagian lain yang berguna: kuartal untuk laporan Q1 hingga Q4, dan dayofyear untuk melacak posisi dalam satu tahun.
df["date"].dt.quarter
df["date"].dt.dayofyearJam dan Menit Juga
Jika data Anda memiliki waktu, pengakses dt juga menyediakan hour dan minute. Dengan begitu, Anda dapat mempelajari rentang waktu aktivitas puncak dengan mudah.
df["hour"] = df["date"].dt.hourFitur Mendukung Analisis
Setiap bagian yang diambil menjadi sebuah fitur yang dapat Anda gunakan untuk pengelompokan atau masukkan ke model. Dengan cara inilah stempel waktu mentah berubah menjadi wawasan.
df.groupby(df["date"].dt.month).size()Pemeriksaan Singkat
Anda ingin menandai baris yang jatuh pada hari Sabtu atau Minggu.
Rangkuman: Uraikan Tanggal Apa Pun
Anda menggunakan pengakses dt untuk mengambil tahun, bulan, hari dalam minggu, kuartal, dan jam dari stempel waktu, lalu mengubah masing-masing menjadi fitur yang siap digunakan untuk pengelompokan. 🗓️
Belajar Python dengan tutor AI — gratis
Tulis dan jalankan kode asli di browser kamu, dapatkan bantuan instan dari tutor AI 24/7, dan lanjutkan di mana kamu tinggalkan di web atau aplikasi.
- Kursus
- 30
- Pelajaran
- 120
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “Mengekstrak Tahun, Bulan, dan Hari dalam Seminggu” gratis?
Ya — teks lengkap “Mengekstrak Tahun, Bulan, dan Hari dalam Seminggu” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Data Science Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Data Science Academy mencakup 4 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “Mengekstrak Tahun, Bulan, dan Hari dalam Seminggu”?
Menggunakan pengakses dt untuk membuat fitur Kamu berlatih Data Science Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.
Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai Data Science Academy?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Data Science Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 2 dari 4.
Berapa lama pelajaran “Mengekstrak Tahun, Bulan, dan Hari dalam Seminggu” memakan waktu?
Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.
Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran Data Science Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran Data Science Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Mengurai String Menjadi Datetime
- Mengekstrak Tahun, Bulan, dan Hari dalam Seminggu
- Resample ke Harian atau Bulanan
- Zona Waktu dan Rentang Tanggal