Manipulando datos de tiempo

¡Hola Estudiante, espero que estés bien!

Me alegra saber que encontraste útil la explicación sobre cómo agrupar fechas por año-mes y contar valores booleanos para evaluar la disponibilidad de inmuebles. Este tipo de análisis es realmente poderoso para identificar patrones de demanda y puede ser muy útil para estrategias de fijación de precios.

Para realizar esta tarea en Pandas, primero necesitas asegurarte de que tu columna de fechas esté en el formato DateTime. Luego, puedes usar el método strftime para transformar las fechas en el formato "año-mes". Aquí tienes un ejemplo práctico de cómo podrías hacerlo:

import pandas as pd

# Supongamos que tienes un DataFrame llamado dt_data con una columna 'fecha'
dt_data['fecha'] = pd.to_datetime(dt_data['fecha'])

# Transformar la columna de fecha al formato año-mes
dt_data['año_mes'] = dt_data['fecha'].dt.strftime('%Y-%m')

# Agrupar por año-mes y contar la cantidad de valores verdaderos en una columna booleana, por ejemplo, 'disponible'
disponibilidad_por_mes = dt_data.groupby('año_mes')['disponible'].sum()

print(disponibilidad_por_mes)

En este ejemplo, disponible es la columna booleana que indica si un inmueble estaba disponible en una fecha determinada. Al agrupar por año_mes y sumar los valores de disponible, obtienes la cantidad de veces que los inmuebles estuvieron disponibles en cada mes.

Espero que este ejemplo te ayude a aplicar lo que aprendiste y a explorar más sobre el análisis de datos de tiempo en Pandas. ¡Bons estudos!