เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

List comprehensions สำหรับข้อมูลที่มี timestamp

ในแบบฝึกหัดนี้ จะนำความรู้จากบทนี้มาใช้แก้ปัญหาการดึงข้อมูลอย่างง่าย พร้อมทั้งแนะนำโครงสร้างข้อมูลใหม่ที่เรียกว่า pandas Series ไม่ต้องเจาะลึกมากในตอนนี้ แต่ควรรู้ไว้ว่ามันคือโครงสร้างข้อมูลที่จะได้ใช้บ่อยมากเมื่อวิเคราะห์ข้อมูลจาก pandas DataFrame โดยอาจมองคอลัมน์ของ DataFrame เป็นอาร์เรย์มิติเดียวที่เรียกว่า Series

ในแบบฝึกหัดนี้ จะใช้ list comprehension เพื่อดึงข้อมูลเวลาจากข้อมูล Twitter ที่มี timestamp แพ็กเกจ pandas ถูก import ไว้แล้วในชื่อ pd และไฟล์ 'tweets.csv' ถูก import ไว้เป็น DataFrame ชื่อ df พร้อมให้ใช้งาน

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Python Toolbox

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ดึงคอลัมน์ 'created_at' จาก df แล้วกำหนดผลลัพธ์ให้กับตัวแปร tweet_time เกร็ดน่ารู้: คอลัมน์ที่ดึงออกมาเก็บใน tweet_time นั้นเป็นโครงสร้างข้อมูลแบบ Series
  • สร้าง list comprehension เพื่อดึงข้อมูลเวลาจากแต่ละแถวใน tweet_time แต่ละแถวเป็นสตริงที่แทน timestamp และให้เข้าถึง ตัวอักษรตำแหน่งที่ 12 ถึง 19 ในสตริงเพื่อดึงเวลาออกมา ใช้ entry เป็น iterator variable และกำหนดผลลัพธ์ให้กับตัวแปร tweet_clock_time อย่าลืมว่า Python ใช้การนับดัชนีเริ่มจาก 0!

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Extract the created_at column from df: tweet_time
tweet_time = ____

# Extract the clock time: tweet_clock_time
tweet_clock_time = [____]

# Print the extracted times
print(tweet_clock_time)
แก้ไขและรันโค้ด