Zona Waktu dan Rentang Tanggal
Melokalkan dan membuat tanggal
Zona Waktu dan Rentang Tanggal adalah pelajaran Data Science Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 4 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.
Waktu Memiliki Zona
Pukul 9 pagi di Tokyo bukan pukul 9 pagi di London. Timestamp di dunia nyata memerlukan zona waktu agar memiliki arti sebagai momen yang sama di mana pun. 🌍
Naif vs Sadar Zona
Timestamp tanpa zona disebut naif. Timestamp yang mengetahui zonanya disebut sadar zona. Mencampurkan keduanya dapat menyebabkan kesalahan tersembunyi yang sulit diperbaiki.
ts = pd.Timestamp("2024-03-15 09:00")
print(ts.tz) # None means naiveTambahkan Zona
Gunakan tz_localize untuk menetapkan zona sebenarnya pada waktu naif. Ini menunjukkan di mana pembacaan jam tersebut benar-benar diambil.
ts = ts.tz_localize("Asia/Tokyo")Konversi Antarzona
Setelah sadar zona, Anda dapat mengganti zona dengan tz_convert. Momen dasarnya tetap sama; hanya waktu pada jam yang ditampilkan yang berubah.
ts.tz_convert("Europe/London")Lokalkan, Lalu Konversikan
Urutan yang benar adalah melakukan lokalisasi terlebih dahulu, lalu konversi. tz_localize menetapkan zona asal; tz_convert memindahkannya. Jangan pernah mengonversi nilai naif.
s.dt.tz_localize("UTC").dt.tz_convert("US/Eastern")UTC Adalah Jangkar Anda
Simpan data dalam UTC dan lakukan konversi hanya untuk tampilan. Dengan begitu, kebingungan dan masalah waktu musim panas dapat dihindari sepenuhnya.
pd.to_datetime(df["ts"], utc=True)Buat Rentang Tanggal
Memerlukan rangkaian tanggal yang rapi? date_range membuatnya dari waktu mulai, waktu akhir, dan frekuensi dalam satu pemanggilan.
pd.date_range("2024-01-01", "2024-01-07")Tetapkan Frekuensi
Argumen freq mengatur jarak: "D" untuk harian, "h" untuk per jam, dan "ME" untuk akhir bulan. Aturannya sama seperti yang Anda gunakan untuk resample.
pd.date_range("2024-01-01", periods=12, freq="ME")Hitung, Bukan Tentukan Akhir
Abaikan tanggal akhir dan berikan periods untuk mendapatkan jumlah langkah yang tepat. Ini berguna ketika Anda mengetahui jumlahnya, tetapi tidak mengetahui titik akhirnya.
pd.date_range("2024-01-01", periods=30, freq="D")Rentang sebagai Indeks
Rentang tanggal menjadi indeks yang sempurna untuk seri waktu lengkap, sehingga hari-hari yang hilang terlihat dan dapat Anda isi atau tandai.
df = df.reindex(pd.date_range("2024-01-01", periods=31))Buat Fitur Tanggal dengan Cepat
Padukan date_range dengan akses dt untuk membuat kalender, mengisi celah, atau memberi label pada setiap hari dalam jangka waktu prakiraan.
pd.date_range("2024-01-01", periods=7).day_name()Pemeriksaan Singkat
Anda memiliki Timestamp naif dan ingin menampilkannya dalam zona lain.
Rangkuman: Zona dan Rentang
Anda telah melakukan lokalisasi dan konversi zona waktu dengan benar, menggunakan UTC sebagai jangkar, serta membuat kalender yang rapi dengan date_range. ⏰
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 “Zona Waktu dan Rentang Tanggal” gratis?
Ya — teks lengkap “Zona Waktu dan Rentang Tanggal” 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 “Zona Waktu dan Rentang Tanggal”?
Melokalkan dan membuat tanggal 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 4 dari 4.
Berapa lama pelajaran “Zona Waktu dan Rentang Tanggal” 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