Как отобразить топ 10 записей в датасете pandas, которые требовали самого длительного времени исправления?

Question

[yar075]

Есть датафрейм Pandas. Нужно отсортировать записи по количеству времени потраченому на исправление бага (время на исправление считается вычетанием из поля resolved поля created). Я понял что сначала надо перевести поля с датой в другой формат, но выдаёт ошибку. Пробовал вот так

date_cols = ['updated', 'created', 'resolved']
df[date_cols] = df[date_cols].astype('datetime64')

Дата хранится в таком формате: 2016-04-11T16:35:57.000+0000
Нужно перевести её в приемлемый для pandas формат, что бы можно было выполнять различные операции с датами.

Answer 1

[Алексей Черемисин]

Это дата-время в формате ISO 8601. В панду наверное лучше грузить таймстемп.
Здесь - https://pynative.com/python-iso-8601-datetime/
И можно попробовать для панды так

df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format="%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f", errors = 'coerce')

Ну и https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/panda...

Answer 2

[Максим Припадчев]

df['updated'] = pd.to_datetime(df['updated'],errors='coerce' )
df['created'] = pd.to_datetime(df['created'],errors='coerce' )
df['resolved'] = pd.to_datetime(df['resolved'],errors='coerce')

Это сработает, единственное, в этих колонках кое где есть значения которые он не может распарсить, c этим ничего сделать нельзя посредством pandas. Если они нужны то это отдельно писать парсер для них и изучать каждый кейс. Поэтому для этих кейсов я добавил параметр errors='coerce' там где он не может распарсить он добавил nat. Ну и манипуляции с датами сами я так понял что проблема привести в нужный формат что бы весь мощный функционал pandas был доступен.