处理带时间戳数据的列表推导式
现在，您将运用本章所学来解决一个简单的数据提取问题。本练习还会向您介绍一种数据结构：pandas 的 Series。此处不做过多展开，但需要您知道的是，在分析 pandas DataFrame 的数据时，您会经常与它打交道。您可以将 DataFrame 的列看作名为 Series 的一维数组。
在本练习中，您将使用列表推导式从带时间戳的 Twitter 数据中提取时间。pandas 包已以 pd 导入，文件 'tweets.csv' 已作为 DataFrame df 导入供您使用。
本练习是课程的一部分
Python 工具箱
练习说明
- 从
df中提取'created_at'列，并将结果赋值给tweet_time。趣闻：这里tweet_time中提取的列是一个 Series 数据结构！ - 创建一个列表推导式，从
tweet_time的每一行中提取时间。每一行是一个表示时间戳的字符串，您将访问字符串中的第 12 到 19 个字符 来提取时间。使用entry作为 迭代变量，并将结果赋值给tweet_clock_time。请记住，Python 使用从 0 开始的索引！
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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)