시계열 데이터 프레임 생성

시계열 데이터는 시간이 지남에 따라 변화를 분석하거나 탐색할 때 사용합니다. 트위터 텍스트 데이터에서 특정 단어 또는 단어 집합의 출현 빈도를 추적하고자 할 때 유용합니다.

이를 위해 첫 단계는 DataFrame을 pandas 시계열 메서드로 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 것입니다. 인덱스를 datetime 형식으로 바꾸면 됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 소셜 미디어 데이터 분석하기

강의 보기

연습 안내

.head() 메서드로 ds_tweets의 created_at 처음 다섯 개 행을 출력하세요.
Pandas의 .to_datetime() 메서드로 해당 열을 datetime 형식으로 변환하세요.
다시 한 번 처음 다섯 개 행을 출력하세요.
.set_index()로 인덱스를 created_at으로 설정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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.____(____)

코드 편집 및 실행