Pandas Practical & Real Use Cases

Security notice: Run these scripts only in a controlled practice environment. Do not execute them in production or institutional systems without authorization, backups, testing, least-privilege permissions, change control, and compliance with organizational protocols.

Aviso de seguridad: Ejecuta estos scripts únicamente en un ambiente controlado de práctica. No los corras en producción ni en sistemas institucionales sin autorización, respaldos, pruebas, permisos mínimos, control de cambios y cumplimiento de los protocolos organizacionales.

Business Purpose

Propósito de negocio

Convert mixed text dates into reliable datetime fields and identify records that cannot be parsed.

Este caso continúa el flujo real de trabajo con solicitudes de servicios municipales y documenta cada transformación de forma trazable.

Input and Output

Entrada y salida

Inputstandardized_city_service_requests.csv

Outputdates_cleaned_city_service_requests.csv

SeriesUse Case #3 of 20

Results can vary because the source dataset was generated synthetically and randomly. Run the code to obtain the exact values from your local file.

Los resultados pueden variar porque el dataset de origen fue generado de forma sintética y aleatoria. Ejecuta el código para obtener los valores exactos de tu archivo local.

Step 1 — Load standardized data

import pandas as pd
from pathlib import Path

base = Path.home() / "Documents" / "Pandas_Use_Cases"
input_file = base / "standardized_city_service_requests.csv"
output_file = base / "dates_cleaned_city_service_requests.csv"

df = pd.read_csv(input_file)
print(df[["Created_Date", "Closed_Date"]].head(10).to_string(index=False))

Expected Result / Interpretation

Resultado esperado / Interpretación

The two date columns are still text and contain multiple formats.

Step 2 — Parse Created_Date

df["Created_Date_Parsed"] = pd.to_datetime(
    df["Created_Date"],
    errors="coerce",
    format="mixed"
)

print(df["Created_Date_Parsed"].isna().value_counts())

Expected Result / Interpretation

Resultado esperado / Interpretación

Valid date strings become datetime values; invalid or blank values become NaT.

Step 3 — Parse Closed_Date

df["Closed_Date_Parsed"] = pd.to_datetime(
    df["Closed_Date"],
    errors="coerce",
    format="mixed"
)

print(df["Closed_Date_Parsed"].isna().value_counts())

Expected Result / Interpretation

Resultado esperado / Interpretación

Closed dates are converted while missing values remain NaT.

Step 4 — Create date-quality flags

df["Created_Date_Invalid"] = (
    df["Created_Date"].notna()
    & df["Created_Date_Parsed"].isna()
)

df["Closed_Date_Invalid"] = (
    df["Closed_Date"].notna()
    & df["Closed_Date_Parsed"].isna()
)

print(df[["Created_Date_Invalid", "Closed_Date_Invalid"]].sum())

Expected Result / Interpretation

Resultado esperado / Interpretación

The script separates truly missing dates from populated values that failed conversion.

Step 5 — Replace original columns and export

df["Created_Date"] = df["Created_Date_Parsed"]
df["Closed_Date"] = df["Closed_Date_Parsed"]

df = df.drop(columns=["Created_Date_Parsed", "Closed_Date_Parsed"])

df.to_csv(output_file, index=False, encoding="utf-8-sig")
print(f"Saved: {output_file}")

Expected Result / Interpretation

Resultado esperado / Interpretación

The exported file contains standardized datetime-compatible date values and audit flags.

Use Case #3 Completed

Caso de uso #3 completado

The output of this module becomes the controlled input for the next stage of the 20-case Pandas workflow.

La salida de este módulo se convierte en la entrada controlada para la siguiente etapa del flujo de 20 casos de Pandas.

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