Tạo DataFrame chuỗi thời gian

Dữ liệu chuỗi thời gian được dùng khi bạn muốn phân tích hoặc khám phá sự biến thiên theo thời gian. Điều này hữu ích khi khám phá dữ liệu văn bản Twitter nếu bạn muốn theo dõi mức độ xuất hiện của một từ hoặc một nhóm từ.

Bước đầu tiên là chuyển DataFrame sang định dạng có thể xử lý bằng các phương thức chuỗi thời gian của pandas. Có thể làm điều đó bằng cách chuyển chỉ mục (index) sang kiểu datetime.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

In 5 hàng đầu tiên của created_at trong ds_tweets bằng phương thức .head().
Chuyển cột đó sang kiểu datetime bằng phương thức .to_datetime() của Pandas.
In lại 5 hàng đầu tiên một lần nữa.
Đặt chỉ mục (index) thành created_at với .set_index().

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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.____(____)

Chỉnh sửa và Chạy Mã