3 Différences Pratiques Entre astype() et to_datetime() dans Pandas

3 différences pratiques entre astype() et to_datetime() dans Pandas.

Science des données avec Python

Les différences que vous devez connaître pour une analyse de données efficace

Choisissez la méthode de conversion du type de données correcte pour une analyse de données efficace en termes de temps !

Dans mes deux derniers articles, vous pouvez découvrir les astuces et conseils pour travailler avec des données de date-heure ou de séries temporelles en Python et Pandas.

Lorsque vous travaillez avec des données de séries temporelles dans Pandas, vous pouvez utiliser soit pandas.Series.astype() soit pandas.to_datetime() pour convertir les chaînes de date-heure en un type de données datetime64[ns]. Ces deux méthodes renvoient exactement le même résultat.

Cependant, il y a une différence significative en termes de performances, de flexibilité et de gestion des erreurs. Et choisir la méthode correcte pour la conversion du type de données sera plus facile lorsque vous comprendrez ces différences.

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Dans cet article, vous apprendrez ces 3 différences pratiques entre les méthodes pandas.Series.astype() et to_datetime(). Voici un aperçu rapide des sujets que vous pouvez explorer dans cet article :

· Différences de performance entre astype() et to_datetime()· Gestion des dates et heures· Gestion des erreurs

Commençons !

La comparaison de deux méthodes ou fonctions en programmation est incomplète sans comparer leur efficacité. Et l’une des meilleures méthodes pour comparer l’efficacité est en termes de temps.

Différences de performance entre astype() et to_datetime()

La performance de la méthode vous permet de comprendre à quelle vitesse et avec quelle efficacité cette méthode fonctionne, c’est-à-dire dans ce cas, la conversion du type de données en datetime64[ns].

Cela peut être un aspect critique lorsque vous travaillez sur un projet d’analyse et que vous traitez une très grande quantité de données.

L’une des façons les plus simples de mesurer la performance est le temps d’exécution. La méthode qui prend le moins de temps pour s’exécuter sera certainement efficace en termes de temps, et vous pouvez dire qu’elle fonctionne mieux que les autres.

Prenons le même exemple que dans mon article précédent – Lire les données fictives de ventes de dates dans un…

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