In questo corso ho acquisito competenze fondamentali per gestire dati temporali in modo efficiente e accurato utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Ho imparato ad utilizzare Python per manipolare e analizzare date e orari, risolvendo sfide comuni come la gestione dei fusi orari e dell’ora legale.
Durante il corso, ho acquisito familiarità con gli oggetti date e datetime in Python, apprendendo come eseguire operazioni comuni sulle date e formattarle in modo corretto per evitare confusioni. Questa competenza si è rivelata estremamente utile nell’analisi delle date degli uragani che hanno colpito la Florida dal 1950, permettendomi di interpretare e organizzare dati temporali in modo chiaro e preciso.
Inoltre, ho imparato a combinare date e orari, consentendomi di estrarre e analizzare informazioni dettagliate dalle registrazioni delle biciclette condivise a Washington, D.C. Sono stato in grado di identificare i momenti di picco delle corse, calcolare la durata delle corse e eseguire altre operazioni di analisi temporale.
Una delle sfide più comuni nell’analisi temporale è la gestione dei fusi orari e dell’ora legale. Nel corso, ho imparato a confrontare gli orologi in tutto il mondo, a gestire in modo adeguato il cambio dell’ora e ad ottenere dati aggiornati sui fusi orari dalla libreria dateutil. Questa competenza mi ha permesso di affrontare in modo sicuro situazioni complesse legate ai fusi orari nei miei progetti.
Infine, ho applicato le mie conoscenze acquisite a Pandas, una libreria potente per l’analisi dei dati in Python. Ho imparato ad eseguire operazioni avanzate come il raggruppamento dei dati per periodo e la creazione di grafici basati sul tempo. Questo mi ha consentito di analizzare in modo approfondito i dati sulle corse in bicicletta, inclusi dettagli specifici su ogni corsa.
Grazie a questo corso, sono ora in grado di gestire con sicurezza dati temporali in qualsiasi formato, sia in Python standard che in ambiente Pandas, migliorando così le mie capacità nell’analisi e nella manipolazione di dati temporali complessi.