1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Инструментарий Python
Connected

Exercise

Списковые включения для данных с временными метками

Теперь вы применили на практике знания, полученные в этой главе, чтобы решить задачу извлечения данных. Также в этом упражнении вы познакомитесь с новой структурой данных — pandas Series. Здесь мы не будем подробно на ней останавливаться, но важно знать: это структура данных, с которой вы будете работать очень часто при анализе данных из pandas DataFrame. Столбцы DataFrame можно представить как одномерные массивы — Series.

В этом упражнении вы будете использовать списковое включение, чтобы извлечь время из данных Twitter с временными метками. Пакет pandas импортирован как pd, а файл 'tweets.csv' загружен в DataFrame df.

Instructions

100 XP
  • Извлеките столбец 'created_at' из df и присвойте результат переменной tweet_time. Интересный факт: извлечённый столбец в tweet_time является структурой данных Series!
  • Создайте списковое включение, которое извлекает время из каждой строки tweet_time. Каждая строка представляет собой строковую временну́ю метку; чтобы извлечь время, обратитесь к символам с 12-го по 19-й (включительно). Используйте entry в качестве переменной итерации и присвойте результат переменной tweet_clock_time. Помните, что в Python индексация начинается с 0!