Buscar una herramienta especializada que maneje formatos particulares puede ser un proceso que consume tiempo. A pesar de la gran cantidad de editores en línea disponibles, no todos ellos soportan el formato Odt, y definitivamente no todos te permiten hacer modificaciones a tus archivos. Para empeorar las cosas, no todos ellos proporcionan la seguridad que necesitas para proteger tus dispositivos y documentos. DocHub es una gran respuesta a estos desafíos.
DocHub es una solución en línea popular que cubre todas tus necesidades de edición de documentos y protege tu trabajo con una protección de datos a nivel bancario. Soporta varios formatos, como Odt, y te ayuda a modificar dichos documentos de manera fácil y rápida con una interfaz rica y amigable para el usuario. Nuestra herramienta cumple con regulaciones de seguridad esenciales, como GDPR, CCPA, PCI DSS y Google Security Assessment, y sigue mejorando su cumplimiento para proporcionar la mejor experiencia de usuario. Con todo lo que ofrece, DocHub es la forma más reputada de Snip date en archivos Odt y gestionar toda tu documentación personal y empresarial, sin importar cuán sensible sea.
Cuando completes todos tus ajustes, puedes establecer una contraseña en tu Odt actualizado para asegurarte de que solo los destinatarios autorizados puedan trabajar con él. También puedes guardar tu documento con un Detalle de Auditoría para verificar quién aplicó qué cambios y a qué hora. Opta por DocHub para cualquier documento que necesites editar de forma segura. ¡Suscríbete ahora!
hola y bienvenidos de nuevo a mi serie de videos de preguntas y respuestas sobre la biblioteca pandas en Python y la pregunta de hoy es ¿cómo trabajo con fechas y horas en pandas? está bien, gran pregunta, hay mucha funcionalidad poderosa de series temporales en pandas y de hecho, una serie de pandas lleva el nombre de la serie temporal, así que solo voy a mostrarte lo básico hoy, está bien, así que vamos a empezar importando pandas como PD y luego nuestro conjunto de datos de ejemplo serán informes de OVNIs, así que PD read CSV necesito eso como una cadena y bitly slash informes de OVNIs, está bien, y echemos un vistazo a la cabeza, está bien, así que cada fila representa un avistamiento de OVNI reportado y ¿qué pasaría si quisiera analizar los avistamientos por año o por hora del día? ¿cómo haría eso? así que echemos un vistazo a los tipos de datos y revisémoslos y veremos que la columna de tiempo es un objeto que en este caso significa que se almacena como una cadena, así que si quisiera analizar la hora, por ejemplo, podría pensar, bueno, podría hacer un poco de corte de cadena, está bien, así que intentemos como UFO time dot stir dot sl
