Nach einem Zeitbereich filtern

Jetzt, wo du nach einem einzelnen Zeitpunkt filtern kannst, lass uns einen Bereich filtern. Um das Muster des morgendlichen Pendelns zu verstehen, finde alle Zeilen zwischen 7 und 10 Uhr am ersten Tag, um die morgendliche Rushhour zu analysieren.

polars ist als pl geladen. Das DataFrame bikes ist verfügbar, wobei die Spalte time vom Typ Datetime ist.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Datentransformation mit Polars</Kurs>

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Übungsanweisungen

Filtere bikes nach Zeilen, bei denen time zwischen 7 Uhr und 10 Uhr am 1. Juli 2016 liegt.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Filter for morning rush hour (7 AM - 10 AM)
bikes.filter(
    pl.col("time").____(
        pl.datetime(2016, 7, 1, ____),
        pl.datetime(2016, 7, 1, ____)
    )
)

Code bearbeiten und ausführen