Bedingte List Comprehensions für Daten mit Zeitstempel
Toll, du hast erfolgreich die Daten, die dich interessieren, nämlich die Zeit, aus einem pandas-DataFrame extrahiert! Wir können deine Arbeit noch weiter verbessern, indem wir eine Bedingung hinzufügen, die die auszuwählenden Einträge weiter spezifiziert.
In dieser Aufgabe verwendest du eine List Comprehension, um die Zeit aus Twitter-Daten mit Zeitstempeln zu extrahieren. Du fügst der List Comprehension 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 List Comprehension, 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 Iteratorvariable und weise das Ergebnistweet_clock_timezu. Füge außerdem einen bedingten Ausdruck hinzu, der überprüft, obentry[17:19]gleich'19'ist.
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# 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)