Quando o instrutor fez uma conversão para float, as datas apareceram no formato 2.773738474. Como posso exibi-las novamente em formato "pt_br" (por exemplo, 01/01/2022), apenas usando o numpy?
Quando o instrutor fez uma conversão para float, as datas apareceram no formato 2.773738474. Como posso exibi-las novamente em formato "pt_br" (por exemplo, 01/01/2022), apenas usando o numpy?
Olá, Rogério. Tudo bem?
Nesse caso, os anos utilizados na base de dados, não estão no formato dia/mês/ano, nós temos apenas os anos.
Por isso, não seria possível realizar essa conversão apenas com os anos, ficaria faltando os meses e os dias.
Espero ter ajudado, Rogério. Se tiver mais alguma dúvida, estou à disposição. Bons estudos =)
Então, considerando que a base de dados tem apenas os anos, por exemplo, 1995, e que este ano, após a conversão, virou 2.773738474. Como eu faria, a partir de 2.773738474 voltar a exibir 1995?
Primeiro, vamos acessar os anos.
Para isso, você pode utilizar o seguinte comando, no qual pegamos todas as linhas e apenas a coluna 0, de anos:
dataset[:, 0]Saída:
array([[2.0030000e+03, 4.4410000e+04, 8.8078640e+04], [1.9910000e+03, 5.7120000e+03, 1.0616194e+05], [1.9900000e+03, 3.7123000e+04, 7.2832160e+04], [2.0190000e+03, 0.0000000e+00, 1.2454907e+05], ... [2.0140000e+03, 2.7505000e+04, 5.1759580e+04], [1.9910000e+03, 2.9981000e+04, 5.1667060e+04], [2.0020000e+03, 5.2637000e+04, 6.8934030e+04], [1.9960000e+03, 7.6850000e+03, 1.2211090e+05], [1.9920000e+03, 5.0188000e+04, 9.0381470e+04]])
Agora, vamos modificar o tipo de dados para inteiro. Para isso, vamos utilizar o método .astype('int64') para modificar o tipo de dado da coluna anos:
dataset[:, 0].astype('int64')Saída:
array([2003, 1991, 1990, 2019, 2006, 2012, 2019, 2009, 2010, 2011, 2002, 2007, 2001, 2019, 2009, 2016, 2012, 2019, 2016, 2017, 2002, 2019, 1994, 1991, 2019, 2019, 2016, 2019, 2002, 1991, 1997, 1995, 2018, 1991, 2014, 1995, 2019, 2019, 2009, 2019, 2013, 2003, 2019, 2002, 2019, 2002, 2004, 2001, 2019, 2003, 2009, 2006, 2000, 2006, 2010, 1994, 2007, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2017, 2011, 2001, 1996, 2019, 1994, 2019, 2007, 1994, 2007, 1997, 2006, 2013, 1994, 2008, ... 2015, 1996, 2002, 2005, 1995, 1999, 2005, 2019, 1997, 1990, 2001, 2013, 2019, 2017, 2011, 2005, 2007, 1993, 1991, 1991, 1997, 2000, 2007, 2006, 2015, 2008, 2019, 1996, 2019, 2019, 2014, 2004, 2008, 2019, 2019, 2012, 2019, 1996, 2011, 2019, 2010, 2007, 1994, 2007, 2014, 1991, 2002, 1996, 1992], dtype=int64)
Pronto, agora temos os anos com o tipo de dado inteiro.
Qualquer dúvida, estou dispoível. Bons estudos!
o Obrigado. Só mais uma duvida: o mesmo procedimento eu posso aplicar a um dataframe? Considere o seguinte dicionário dic_func convertido para dataframe df_func:
dic_func = {
'Nome': ['Hey', 'Pedro', 'Marta'],
'Idade': [2.78999282832, 0, 0],
'Pai': ['G Kasparov', 'Sergey Bubka', 'Sotto Mayor']
}
df_func = pd.DataFrame(dic_func, index=['Maria Shriver', 'Maria Shriver', 'Roberta Myoushi'])Repare que a coluna Idade ja está no formato float64. Como faço para que ela apresente o formato de ano?