3 Diferencias Prácticas Entre astype() y to_datetime() en Pandas

3 Diferencias Prácticas Entre astype() y to_datetime() en Pandas' (The condensed result is the same as the original text.)

Ciencia de datos con Python

Las diferencias que necesitas conocer para un análisis de datos efectivo

¡Elige el método correcto de conversión de tipos de datos para un análisis de datos eficiente en tiempo!

En mis dos últimos artículos, puedes explorar los trucos y consejos para trabajar con datos de fecha y hora o series de tiempo en Python y Pandas.

Cuando trabajas con datos de series de tiempo en Pandas, puedes utilizar tanto pandas.Series.astype() como pandas.to_datetime() para convertir cadenas de fecha y hora a tipo de datos datetime64[ns]. Ambos métodos devuelven exactamente el mismo resultado.

Sin embargo, hay una diferencia significativa en su rendimiento, flexibilidad y la forma en que manejan los errores. Y elegir el método correcto para la conversión de tipos de datos será más fácil cuando comprendas estas diferencias.

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En este artículo, aprenderás acerca de estas 3 diferencias prácticas entre los métodos pandas.Series.astype() y to_datetime(). Aquí tienes una visión general rápida de los temas que puedes explorar en este artículo:

· Diferencias de rendimiento entre astype() y to_datetime()· Manejo de fechas y horas· Manejo de errores

¡Empecemos!

La comparación de dos métodos o funciones en programación está incompleta sin comparar su eficiencia. Y uno de los mejores métodos para comparar la eficiencia es en términos de tiempo.

Diferencias de rendimiento entre astype() y to_datetime()

El rendimiento del método te ayuda a entender qué tan eficiente y rápido funciona ese método, es decir, en este caso, cómo convierte el tipo de datos a datetime64[ns].

Esto puede ser un aspecto crítico cuando estás trabajando en un proyecto de análisis y procesando una gran cantidad de datos.

Una de las formas más simples de medir el rendimiento es el tiempo de ejecución. El método que tarda menos tiempo en ejecutarse será sin duda eficiente en tiempo, y puedes decir que funciona mejor que los demás.

Utilicemos el mismo ejemplo que en mi artículo anterior: Lee los datos de ventas de fechas ficticias en un…

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