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Filtrer par plage horaire

Maintenant que vous savez filtrer pour un moment précis, passons à une plage. Pour comprendre le comportement des déplacements du matin, trouvez toutes les lignes entre 7 h et 10 h le premier jour afin d'analyser l'heure de pointe du matin.

polars est chargé sous pl. Le DataFrame bikes est disponible et la colonne time est de type Datetime.

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Transformation de données avec Polars

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Instructions de l’exercice

  • Filtrez bikes pour les lignes où time est entre 7 h et 10 h le 1er juillet 2016.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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