Bedingte Listen-Abstraktionen für Daten mit Zeitstempel
Sehr gut, du hast erfolgreich relevante Daten, nämlich die Zeit, aus einem pandas-DataFrame extrahiert! Wir können deine Arbeit noch vertiefen, indem wir eine Bedingung hinzufügen, die die auszuwählenden Einträge weiter spezifiziert.
In dieser Aufgabe verwendest du eine Listen-Abstraktion, um die Zeit aus zeitgestempelten Twitter-Daten zu extrahieren. Du fügst der Listen-Abstraktion einen bedingten Ausdruck hinzu, damit du nur die Zeiten auswählst, in denen entry[17:19] gleich '19' ist. Das pandas-Paket wurde als pd importiert und die Datei 'tweets.csv' wurde als DataFrame df für dich importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Python Toolbox
Anleitung zur Übung
- Extrahiere die Spalte
'created_at'ausdfund weise das Ergebnistweet_timezu. - Erstelle eine Listen-Abstraktion, die die Zeit aus jeder Zeile in
tweet_timeextrahiert. Jede Zeile ist ein String, der einen Zeitstempel darstellt, und du greifst auf das 12. bis 19. Zeichen des Strings zu, um die Zeit zu extrahieren. Verwendeentryals Iterator-Variable und weise das Ergebnistweet_clock_timezu. Füge außerdem einen bedingten Ausdruck hinzu, der überprüft, obentry[17:19]gleich'19'ist.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Extract the created_at column from df: tweet_time
tweet_time = ____
# Extract the clock time: tweet_clock_time
tweet_clock_time = [____ for ____ in ____ if ____ == ____]
# Print the extracted times
print(tweet_clock_time)