時間範囲でのフィルタリング
単一の時点でフィルタリングできるようになったので、次は範囲でフィルタリングしましょう。朝の通勤パターンを理解するために、初日の午前7時から午前10時までのすべての行を抽出して、朝のラッシュを分析します。
polars は pl として読み込まれています。DataFrame bikes があり、time 列は Datetime 型です。
この演習はコースの一部です
Data Transformation with Polars
演習の手順
- 2016年7月1日の午前7時から午前10時の間に
timeがある行に絞って、bikesをフィルタリングします。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Filter for morning rush hour (7 AM - 10 AM)
bikes.filter(
pl.col("time").____(
pl.datetime(2016, 7, 1, ____),
pl.datetime(2016, 7, 1, ____)
)
)