Kom igångKom igång gratis

Skapa en tidsseriedataframe

Tidsseriedata används när vi vill analysera eller utforska variationer över tid. Det är användbart när vi utforskar Twitter-textdata och vill följa hur vanligt ett ord eller en grupp ord är.

Första steget är att konvertera DataFramen till ett format som kan hanteras med pandas tidsseriemetoder. Det görs genom att konvertera indexet till en datetime-typ.

Den här övningen är en del av kursen

Analys av sociala medier i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Skriv ut de fem första raderna i created_at i ds_tweets med metoden .head().
  • Konvertera kolumnen till en datetime-typ med pandas metod .to_datetime().
  • Skriv ut de fem första raderna en gång till.
  • Sätt indexet till created_at med .set_index().

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# 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.____(____)
Redigera och kör kod