Comprensiones de listas condicionales para datos con marca temporal
Genial, has extraído correctamente los datos de interés (la hora) de un DataFrame de pandas. Retoquemos tu trabajo añadiendo un condicional que especifique mejor qué entradas deben seleccionarse.
En este ejercicio, utilizarás una comprensión de listas para extraer la hora de los datos de Twitter con marca temporal. Añadirás una expresión condicional a la comprensión de listas para seleccionar solo las horas en las que entry[17:19] sea igual a '19'. El paquete pandas se ha importado como pd y el archivo 'tweets.csv' se ha importado como DataFrame df para que lo uses.
Este ejercicio forma parte del curso
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Instrucciones de ejercicio
- Extrae la columna
'created_at'dedfy asigna el resultado atweet_time. - Crea una comprensión de listas que extraiga la hora de cada fila de
tweet_time. Cada fila es una cadena que representa una marca temporal, y accederás a los caracteres 12-19 de la cadena para extraer la hora. Utilizaentrycomo variable de iterador y asigna el resultado atweet_clock_time. Además, añade una expresión condicional que compruebe sientry[17:19]es igual a'19'.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# 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)