तारीखों को पार्स करना और बदलना

Polars के साथ Data Transformation

Liam Brannigan

Data Scientist & Polars Contributor

टाइम सीरीज़ डेटा

मार्केट प्राइस का टाइम सीरीज़

टाइम सीरीज़ डेटा

सेल्स का टाइम सीरीज़

टाइम सीरीज़ डेटा

स्ट्रीम्स का टाइम सीरीज़

टाइम सीरीज़ डेटा

काउंट का टाइम सीरीज़

इलेक्ट्रिसिटी प्राइस का डेटासेट

shape: (24, 3)
| time             | price | solar |
| ---              | ---   | ---   |
| str              | f64   | f64   |
|------------------|-------|-------|
| 05/07/2025 00:00 | 34.2  | 0.0   |
| ...              | ...   | ...   |
| 05/07/2025 12:00 | 0.0   | 462.0 |

time - प्रति घंटा वैल्यूज़
price - £ प्रति मेगावॉट-घंटा
solar - वॉट प्रति वर्ग मीटर
solar > 400 = गर्मी का धूप वाला दिन

प्राइस और सोलर का संबंध

इलेक्ट्रिसिटी प्राइस का टाइम सीरीज़

प्राइस और सोलर का संबंध

इलेक्ट्रिसिटी प्राइस का टाइम सीरीज़

Polars में Datetime dtypes

Date - कैलेंडर डेट - 2000-01-01
Datetime - डेट और टाइम - 2000-01-01 12:00:00
Time - दिन का समय - 12:00:00
Duration - समयावधि - 3 hours

ऑटोमैटिक datetime पार्सिंग

pl.read_csv(
  "electricity_prices",

)

ऑटोमैटिक datetime पार्सिंग

pl.read_csv(
  "electricity_prices",
  try_parse_dates=True
)

फ़ॉर्मेट: YYYY-MM-DD
जैसे 2025-07-05
जैसे 2025-07-05 12:00:00

हमारे डेटा को मैनुअल पार्सिंग चाहिए

| time             | price | solar |
| ---              | ---   | ---   |
| str              | f64   | f64   |
|------------------|-------|-------|
| 05/07/2025 00:00 | 34.2  | 0.0   |
| 05/07/2025 01:00 | 28.7  | 0.0   |

फ़ॉर्मेट: DD/MM/YYYY HH:MM
Polars इसे ऑटो-डिटेक्ट नहीं करता

strptime से पार्स करना

prices.with_columns(
    pl.col("time").str.strptime(                             )
)

strptime से पार्स करना

prices.with_columns(
    pl.col("time").str.strptime(pl.Datetime,                 )
)

strptime से पार्स करना

prices.with_columns(
    pl.col("time").str.strptime(pl.Datetime, "%d/%m/%Y      ")
)

strptime से पार्स करना

prices.with_columns(
    pl.col("time").str.strptime(pl.Datetime, "%d/%m/%Y %H:%M")
)

strptime से पार्स करना

prices.with_columns(
    pl.col("time").str.strptime(pl.Datetime, "%d/%m/%Y %H:%M")
)

| time                | price | solar |
| ---                 | ---   | ---   |
| datetime[us]        | f64   | f64   |
|---------------------|-------|-------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 34.2  | 0.0   |
| 2025-07-05 01:00:00 | 28.7  | 0.0   |
| 2025-07-05 02:00:00 | 27.5  | 0.0   |

Datetime कंपोनेंट निकालना

टाइम सीरीज़ डेटा की टेबल

Datetime कंपोनेंट निकालना

टाइम सीरीज़ डेटा की टेबल, एक पंक्ति में तारीख हाइलाइट

Datetime कंपोनेंट निकालना

टाइम सीरीज़ डेटा की टेबल, एक पंक्ति में समय हाइलाइट

Datetime कंपोनेंट निकालना

टाइम सीरीज़ डेटा की टेबल, एक पंक्ति में घंटा हाइलाइट

तारीख निकालना

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.date()
)

तारीख निकालना

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.date().alias("date")
)

तारीख निकालना

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.date().alias("date")
)

| time                | price | solar | date       |
| ---                 | ---   | ---   | ---        |
| datetime[µs]        | f64   | f64   | date       |
|---------------------|-------|-------|------------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 34.2  | 0.0   | 2025-07-05 |
| 2025-07-05 01:00:00 | 28.7  | 0.0   | 2025-07-05 |
| 2025-07-05 02:00:00 | 27.5  | 0.0   | 2025-07-05 |

समय निकालना

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.time().alias("time_of_day")
)

समय निकालना

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.time().alias("time_of_day")
)

| time                | price | solar | time_of_day |
| ---                 | ---   | ---   | ---         |
| datetime[us]        | f64   | f64   | time        |
|---------------------|-------|-------|-------------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 34.2  | 0.0   | 00:00:00    |
| 2025-07-05 01:00:00 | 28.7  | 0.0   | 01:00:00    |
| 2025-07-05 02:00:00 | 27.5  | 0.0   | 02:00:00    |

घंटा निकालना

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.hour().alias("hour")
)

घंटा निकालना

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.hour().alias("hour")
)

| time                | price | solar | hour |
| ---                 | ---   | ---   | ---  |
| datetime[µs]        | f64   | f64   | i8   |
|---------------------|-------|-------|------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 34.2  | 0.0   | 0    |
| 2025-07-05 01:00:00 | 28.7  | 0.0   | 1    |
| 2025-07-05 12:00:00 | 0.0   | 462.0 | 12   |

अन्य datetime कंपोनेंट

.dt.year() - वर्ष निकालें
.dt.month() - महीना निकालें (1-12)
.dt.day() - दिनांक निकालें
.dt.minute() - मिनट निकालें
...

¹ https://docs.pola.rs/api/python/dev/reference/expressions/temporal.html

Datetime समायोजित करना

.dt.offset_by() - datetime समायोजित करें
"1h" - 1 घंटा आगे
"-2d" - 2 दिन पीछे

Datetime समायोजित करना

.dt.offset_by() - datetime समायोजित करें
"1h" - 1 घंटा आगे
"-2d" - 2 दिन पीछे

¹ https://docs.pola.rs/api/python/stable/reference/expressions/api/polars.Expr.dt.offset_by.html

टाइम विंडो एंड जोड़ना

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.offset_by("1h")
)

टाइम विंडो एंड जोड़ना

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.offset_by("1h").alias("time_end")
)

टाइम विंडो एंड जोड़ना

prices.with_columns(
    pl.col("time").dt.offset_by("1h").alias("time_end")
)

| time                | price | solar | time_end            |
| ---                 | ---   | ---   | ---                 |
| datetime[µs]        | f64   | f64   | datetime[µs]        |
|---------------------|-------|-------|---------------------|
| 2025-07-05 00:00:00 | 34.2  | 0.0   | 2025-07-05 01:00:00 |
| 2025-07-05 01:00:00 | 28.7  | 0.0   | 2025-07-05 02:00:00 |
| 2025-07-05 02:00:00 | 27.5  | 0.0   | 2025-07-05 03:00:00 |

अभ्यास करते हैं!

Polars के साथ Data Transformation