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Exercice

Compréhensions de liste conditionnelles pour des données horodatées

Excellent, vous avez réussi à extraire la donnée qui nous intéresse — l'heure — d'un DataFrame pandas ! Améliorons votre travail en ajoutant une condition qui précise davantage quelles entrées sélectionner.

Dans cet exercice, vous utiliserez une compréhension de liste pour extraire l'heure à partir de données Twitter horodatées. Vous ajouterez une expression conditionnelle à la compréhension de liste afin de ne sélectionner que les heures pour lesquelles entry[17:19] est égal à '19'. Le module pandas a été importé sous le nom pd et le fichier 'tweets.csv' a été importé en tant que DataFrame df pour votre usage.

Instructions

100 XP
  • Extrayez la colonne 'created_at' de df et assignez le résultat à tweet_time.
  • Créez une compréhension de liste qui extrait l'heure de chaque ligne de tweet_time. Chaque ligne est une chaîne qui représente un horodatage, et vous accéderez aux caractères du 12e au 19e de la chaîne pour extraire l'heure. Utilisez entry comme variable d'itération et assignez le résultat à tweet_clock_time. Ajoutez également une expression conditionnelle qui vérifie si entry[17:19] est égal à '19'.