Build your ultimate AI agent
कोर्स विवरण
शायद आपके पास टाइम मशीन न हो, लेकिन समय का विश्लेषण करने के लिए एक बेहतरीन मशीन तो हो सकती है। जैसे ही किसी विश्लेषण में समय आता है, चीजें पेचीदा हो सकती हैं। दिन और महीने की सीमाएँ, टाइम ज़ोन, डे लाइट सेविंग टाइम, और कई दूसरी बातें बिना तैयारी के लोगों को आसानी से उलझा देती हैं। अगर आप समय से जुड़ा कोई भी विश्लेषण करने वाले हैं, तो इसे सँभालने के लिए आप Python का इस्तेमाल करना चाहेंगे। हरिकेन और बाइक ट्रिप के डेटासेट्स पर काम करते हुए, हम इवेंट्स की गिनती करेंगे, इवेंट्स के बीच बीता समय निकालेंगे, और समय के साथ डेटा प्लॉट करेंगे। आप स्टैंडर्ड Python और Pandas दोनों में काम करेंगे, और हम dateutil लाइब्रेरी पर भी नज़र डालेंगे, जो आधिकारिक Python डॉक्यूमेंटेशन द्वारा अनुशंसित एकमात्र टाइमज़ोन लाइब्रेरी है। इस कोर्स के बाद, आप किसी भी फ़ॉर्मैट में डेट और टाइम डेटा को आत्मविश्वास के साथ संभालेंगे।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Dates और Calendars
हरिकेन (जिन्हें साइक्लोन या टाइफून भी कहा जाता है) हर साल कई बार अमेरिकी राज्य फ्लोरिडा से टकराते हैं। इस कोर्स की शुरुआत में, आप Python में date ऑब्जेक्ट्स के साथ काम करना सीखेंगे, 1950 से फ्लोरिडा पर आए हर हरिकेन की तारीखों से शुरू करते हुए। आप जानेंगे कि Python dates को कैसे हैंडल करता है, सामान्य date ऑपरेशंस क्या हैं, और उलझन से बचने के लिए dates को सही तरीके से कैसे फ़ॉर्मैट करना है।
- Python में Dates50 XP
- सप्ताह का कौन‑सा दिन?100 XP
- कितने हरिकेन जल्दी आते हैं?100 XP
- तिथियों के साथ गणित50 XP
- तिथियाँ घटाना100 XP
- कैलेंडर महीने के अनुसार घटनाओं की गिनती100 XP
- तिथियों की सूची को क्रम में लगाना100 XP
- तिथियों को स्ट्रिंग्स में बदलना50 XP
- तारीखों को आसान-से-पढ़ने वाले फ़ॉर्मेट में प्रिंट करना100 XP
- तिथियों को अलग-अलग तरीकों से दर्शाना100 XP
2
Dates और Times को मिलाना
बाइक शेयरिंग प्रोग्राम दुनिया के शहरों में तेज़ी से फैले हैं — और हमारे लिए अच्छी बात यह है कि हर ट्रिप रिकॉर्ड होती है! वॉशिंगटन, D.C. में एक बाइक की सभी आवाजाही के साथ काम करते हुए, आप dates और times को साथ में इस्तेमाल करने का अभ्यास करेंगे। आप टेक्स्ट से dates और times को पार्स करेंगे, पीक ट्रिप टाइम्स का विश्लेषण करेंगे, राइड की अवधि निकालेंगे, और भी बहुत कुछ।
3
Time Zones और Daylight Saving
इस चैप्टर में, आप समय से जुड़ी उस चुनौतीपूर्ण विषय पर आत्मविश्वास से काम करना सीखेंगे जो सबसे ज़्यादा उलझन पैदा करता है: टाइम ज़ोन्स और डे लाइट सेविंग। अपनी बाइक डेटा पर आगे बढ़ते हुए, आप सीखेंगे कि दुनिया भर की घड़ियों की तुलना कैसे करें, "spring forward" और "fall back" को सहजता से कैसे संभालें, और dateutil लाइब्रेरी से अप-टू-डेट टाइमज़ोन डेटा कैसे पाएँ।
4
आसान और शक्तिशाली: Pandas में Dates और Times
कोर्स के अंत में, आप स्टैंडर्ड Python में dates और times के बारे में सीखी हुई बातों को Pandas में लागू करेंगे। हर बाइक राइड की अतिरिक्त जानकारी, जैसे किस स्टेशन से शुरू हुई और कहाँ खत्म हुई, और क्या राइडर के पास वार्षिक मेंबरशिप थी या नहीं, की मदद से आप बाइक ट्रिप डेटा को और गहराई से समझ पाएँगे। इस चैप्टर में, आप Pandas के शक्तिशाली ऑपरेशंस कवर करेंगे, जैसे समय के आधार पर ग्रुपिंग और परिणामों को प्लॉट करना।
Python में Dates और Times के साथ काम करना
कोर्स
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