टाइम सीरीज़ डेटा फ़्रेम बनाना
जब हम समय के साथ बदलाव का विश्लेषण या अन्वेषण करना चाहते हैं, तब टाइम सीरीज़ डेटा काम आता है. अगर आप किसी शब्द या शब्दों के सेट की आवृत्ति ट्रैक करना चाहते हैं, तो Twitter टेक्स्ट डेटा का अध्ययन करते समय यह उपयोगी होता है.
पहला कदम यह है कि DataFrame को ऐसे फ़ॉर्मेट में बदला जाए जिसे pandas की टाइम सीरीज़ मेथड्स संभाल सकें. यह इंडेक्स को datetime टाइप में बदलकर किया जा सकता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
ds_tweetsमेंcreated_atकी पहली पाँच पंक्तियाँ.head()मेथड से प्रिंट करें.- उस कॉलम को Pandas की
.to_datetime()मेथड से datetime टाइप में कन्वर्ट करें. - पहली पाँच पंक्तियाँ दोबारा प्रिंट करें.
.set_index()से इंडेक्स कोcreated_atपर सेट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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.____(____)