Créer une trame de données de séries chronologiques
Les données de séries chronologiques servent à analyser ou à explorer la variation dans le temps. C'est utile pour explorer le texte de Twitter si vous voulez suivre la fréquence d'un mot ou d'un ensemble de mots.
La première étape consiste à convertir le DataFrame dans un format compatible avec les méthodes de séries chronologiques de pandas. On peut y parvenir en convertissant l'index en type datetime.
Cette activité fait partie du cours
Analyser des données de médias sociaux avec Python
Instructions de l’exercice
- Affichez les cinq premières lignes de
created_atdansds_tweetsavec la méthode.head(). - Convertissez cette colonne en type datetime avec la méthode
.to_datetime()de pandas. - Affichez à nouveau les cinq premières lignes.
- Définissez l'index à
created_atavec.set_index().
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Print created_at to see the original format of datetime in Twitter data
print(ds_tweets[____].____())
# Convert the created_at column to np.datetime object
ds_tweets[____] = pd.____(____)
# Print created_at to see new format
print(ds_tweets[____].____())
# Set the index of ds_tweets to created_at
ds_tweets = ds_tweets.____(____)