Lavorare con date e orari in Python

I programmi di bike sharing hanno conquistato le città di tutto il mondo — e per nostra fortuna, ogni viaggio viene registrato! Lavorando su tutti gli spostamenti di una singola bici a Washington, D.C., farai pratica nell'usare insieme date e orari. Effettuerai il parsing di date e orari da testo, analizzerai gli orari di punta dei viaggi, calcolerai le durate dei tragitti e altro ancora.

In questo capitolo affronterai con sicurezza l'argomento legato al tempo che crea più problemi: fusi orari e ora legale. Proseguendo con i nostri dati sulle bici, imparerai a confrontare orologi in tutto il mondo, a gestire con eleganza il "salto in avanti" primaverile e il "rientro" autunnale, e a ottenere dati aggiornati sui fusi orari dalla libreria dateutil.

Per concludere il corso, applicherai tutto ciò che hai imparato a proposito di date e orari in Python standard al lavoro con date e orari in Pandas. Con informazioni aggiuntive su ogni corsa, come la stazione di partenza e di arrivo e se il ciclista aveva o meno un abbonamento annuale, potrai approfondire molto di più l’analisi dei viaggi in bici. In questo capitolo, affronterai potenti operazioni di Pandas, come il raggruppamento e la visualizzazione dei risultati nel tempo.