Aan de slagBegin gratis

Een tijdreeks-dataframe maken

Tijdreeksgegevens gebruik je wanneer je variatie in de tijd wilt analyseren of verkennen. Dit is handig bij het onderzoeken van Twitter-tekstdata als je het voorkomen van een woord of set woorden wilt volgen.

De eerste stap is om de DataFrame om te zetten naar een formaat dat je met de time series-methoden van pandas kunt gebruiken. Dat doe je door de index om te zetten naar een datetime-type.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Socialmediagegevens analyseren in Python

Bekijk cursus

Oefeninstructies

  • Print de eerste vijf rijen van created_at in ds_tweets met de methode .head().
  • Zet die kolom om naar een datetime-type met de pandas-methode .to_datetime().
  • Print opnieuw de eerste vijf rijen.
  • Stel de index in op created_at met .set_index().

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# 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.____(____)
Code bewerken en uitvoeren