diff --git a/config/environment.yml b/config/environment.yml
index e1ccedf..529705f 100644
--- a/config/environment.yml
+++ b/config/environment.yml
@@ -19,4 +19,4 @@ dependencies:
   - scikit-learn
   - sqlalchemy
   - statsmodels
-  - tabulate
\ No newline at end of file
+  - tabulate
diff --git a/exploration/expl_screen.py b/exploration/expl_screen.py
index a0d8b7e..7c04efc 100644
--- a/exploration/expl_screen.py
+++ b/exploration/expl_screen.py
@@ -6,7 +6,7 @@
 #       extension: .py
 #       format_name: percent
 #       format_version: '1.3'
-#       jupytext_version: 1.11.2
+#       jupytext_version: 1.11.5
 #   kernelspec:
 #     display_name: straw2analysis
 #     language: python
@@ -38,6 +38,12 @@ print(df_screen_nokia)
 participants_inactive_usernames = participants.query_db.get_usernames()
 df_screen_inactive = get_screen_data(participants_inactive_usernames)
 
+# %%
+df_screen_inactive.head(60)
+
+# %%
+df_screen_inactive.to_csv(r'/home/ivan/IJS/logs/screen_data_offline.csv')
+
 # %%
 df_screen_inactive["screen_status"] = (
     df_screen_inactive["screen_status"]
diff --git a/features/screen.py b/features/screen.py
index bf49cfd..1914d91 100644
--- a/features/screen.py
+++ b/features/screen.py
@@ -1,6 +1,7 @@
 from collections.abc import Collection
 
 import pandas as pd
+import re
 
 from config.models import Participant, Screen
 from setup import db_engine, session
@@ -33,17 +34,139 @@ def get_screen_data(usernames: Collection) -> pd.DataFrame:
 
 
 def identify_screen_sequence(df_screen: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
-    # TODO Implement a method that identifies "interesting" sequences of screen statuses.
-    # The main one are:
-    # - OFF -> ON -> unlocked (a true phone unlock)
-    # - OFF -> ON -> OFF/locked (no unlocking, i.e. a screen status check)
-    # Consider that screen data is sometimes unreliable as shown in expl_screen.ipynb:
-    # "I have also seen
-    # off -> on -> unlocked (with 2 - locked missing)
-    # and
-    # off -> locked -> on -> off -> locked (*again*)."
-    # Either clean the data beforehand or deal with these inconsistencies in this function.
-    pass
+    """
+    Identify interesting sequences (unlock, status check) and return them in a dataframe.
+
+    Parameters
+    ----------
+    df_screen: pd.DataFrame
+        A dataframe containing screen data
+        
+    Returns
+    -------
+    df_sequences: pd.DataFrame
+        A dataframe containing information on screen sequences
+
+        Columns:
+            * participant_id
+            * device_id
+            * sequence_type: unlock/check
+            * beginning: beginning of unlock/check in miliseconds since 1970
+            * end: end of unlock/check in miliseconds since 1970
+            * duration
+
+    Heuristics
+    ----------
+    1) In the category of unlock sequences, the following sequences were counted:
+        i) 0130(0...)2
+            This is the paradigmatic case. It is allowed for the screen status 0 (off)
+            to be reported multiple times in a row.
+        ii) 21302
+            If the previous sequence has ended with the screen status 2 (e.g. unlock),
+            the unlock sequence does not start with a 0 but rather with a 2.
+        iii) (0|2)3102
+            It is allowed fot the order of 3 and 1 to be reversed. If the device is
+            unlocked e.g. with a fingerprint-reader, it can happen that the unlock
+            precedes the ON status.
+    2) In the category of screen-check sequences, the following sequences were counted:
+        i) 010
+            The base case.
+        ii) 210
+            Refer to point 1) ii).
+    3) Special cases:
+        i) (2|0)102
+            The occurance of two consecutive "locked" events with no intermediate "unlocked" event
+            is an inconsistency, however due to its frequency it has to be dealt with in some way.
+            Since the time interval between the last two events of this sequence is commonly very
+            short (around 30ms), the 2 at the end should be interpreted as parto of the screen-check
+            sequence.
+        ii) (2|0)130102
+            This sequence is interpreted as a nested screen-check sequence (010) inside
+            a unlock sequence ((2|0)1302).    
+    """
+
+    df_screen.sort_values(["device_id", "timestamp"], inplace=True)
+
+    groups = df_screen.groupby("device_id")
+
+    # Create a df containing, for each device, a string representing the sequence of
+    # screen events in chronological order, e.g. "01301302130202130..."
+    
+    df_screen_sequences = (
+        groups["screen_status"]
+        .apply(list)
+        .apply(lambda list_: "".join([str(x) for x in list_]))
+        .to_frame()
+        .reset_index()
+    )
+
+    # Create a df containing, for each device, a list of timestamps of screen events
+    # in chronological order, e.g. [1581933295955, 1581933741144, ...]
+
+    df_timestamps = (
+        groups["timestamp"]
+        .apply(list)
+        .to_frame()
+        .reset_index()
+    )
+
+    # Create a df containing information to which participant the devices belong
+
+    df_participants = (
+        df_screen[["device_id", "participant_id"]]
+        .drop_duplicates()
+        .reset_index()
+        .drop("index", 1)
+    )
+
+    df_merged = (
+        df_screen_sequences.merge(df_timestamps, on="device_id")
+        .merge(df_participants, on="device_id")
+    )
+
+    # Regex patterns implementing the heuristics described in the docstring.
+    # Since the matching sequences can overlap, lookahead is used. Note that
+    # the first event in a sequence isn't part of the group caught inside the
+    # lookahead. That's because the first event in a sequence is also the last
+    # event of the previous sequence, so that the time interval between the first
+    # and the second event in a sequence is actually the time the device is not in use.
+
+    unlock_pat = re.compile(r"(?=[0,2]((13|31)0+2))")
+    check_pat = re.compile(r"(?=[0,2](10+2?))")
+
+    # Iterate over rows of the merged df and then for each row iterate over
+    # regex mathes. For each match, create a dictionary containing information
+    # on the matched sequence and append it to the list of rows. Lastly, create
+    # a new dataframe from the list of rows and return it.
+
+    rows_list = list()
+    for index, row in df_merged.iterrows():
+        for match in unlock_pat.finditer(row["screen_status"]):
+            beginning = row["timestamp"][match.start(1)]
+            end = row["timestamp"][match.end(1) - 1]
+            new_row_dict = {
+                "participant_id": row["participant_id"],
+                "device_id": row["device_id"],
+                "sequence_type": "unlock",
+                "beginning": beginning,
+                "end": end
+            }
+            rows_list.append(new_row_dict)
+        for match in check_pat.finditer(row["screen_status"]):
+            beginning = row["timestamp"][match.start(1)]
+            end = row["timestamp"][match.end(1) - 1]
+            new_row_dict = {
+                "participant_id": row["participant_id"],
+                "device_id": row["device_id"],
+                "sequence_type": "check",
+                "beginning": beginning,
+                "end": end
+            }
+            rows_list.append(new_row_dict)
+    df_sequences = pd.DataFrame(rows_list)
+    df_sequences["duration"] = df_sequences["end"] - df_sequences["beginning"]
+
+    return df_sequences
 
 
 def time_screen_sequence(df_screen: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
diff --git a/test/test_screen_sequences.ipnyb b/test/test_screen_sequences.ipnyb
new file mode 100644
index 0000000..b5534b7
--- /dev/null
+++ b/test/test_screen_sequences.ipnyb
@@ -0,0 +1,684 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "id": "c15c9866",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import re\n",
+    "import os\n",
+    "import sys\n",
+    "\n",
+    "from tabulate import tabulate\n",
+    "\n",
+    "nb_dir = os.path.split(os.getcwd())[0]\n",
+    "if nb_dir not in sys.path:\n",
+    "    sys.path.append(nb_dir)\n",
+    "\n",
+    "import participants.query_db\n",
+    "from features.screen import *"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "id": "91e8d1f0",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>id</th>\n",
+       "      <th>_id</th>\n",
+       "      <th>timestamp</th>\n",
+       "      <th>device_id</th>\n",
+       "      <th>screen_status</th>\n",
+       "      <th>participant_id</th>\n",
+       "      <th>username</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>11923</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1581933295955</td>\n",
+       "      <td>78082f9f-98c2-468d-b4a2-7c835bd812bd</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>13</td>\n",
+       "      <td>uploader_20449</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>11960</td>\n",
+       "      <td>2</td>\n",
+       "      <td>1581933741144</td>\n",
+       "      <td>78082f9f-98c2-468d-b4a2-7c835bd812bd</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>13</td>\n",
+       "      <td>uploader_20449</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>11961</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "      <td>1581933741213</td>\n",
+       "      <td>78082f9f-98c2-468d-b4a2-7c835bd812bd</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "      <td>13</td>\n",
+       "      <td>uploader_20449</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>11969</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "      <td>1581933914555</td>\n",
+       "      <td>78082f9f-98c2-468d-b4a2-7c835bd812bd</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>13</td>\n",
+       "      <td>uploader_20449</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>11970</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
+       "      <td>1581933967403</td>\n",
+       "      <td>78082f9f-98c2-468d-b4a2-7c835bd812bd</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>13</td>\n",
+       "      <td>uploader_20449</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>310182</th>\n",
+       "      <td>408335</td>\n",
+       "      <td>9405</td>\n",
+       "      <td>1626151058187</td>\n",
+       "      <td>4b62a655-cbf0-4ac0-a448-06726f45b56a</td>\n",
+       "      <td>2</td>\n",
+       "      <td>90</td>\n",
+       "      <td>uploader_53573</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>310183</th>\n",
+       "      <td>408336</td>\n",
+       "      <td>9406</td>\n",
+       "      <td>1626152741826</td>\n",
+       "      <td>4b62a655-cbf0-4ac0-a448-06726f45b56a</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>90</td>\n",
+       "      <td>uploader_53573</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>310184</th>\n",
+       "      <td>408337</td>\n",
+       "      <td>9407</td>\n",
+       "      <td>1626152742536</td>\n",
+       "      <td>4b62a655-cbf0-4ac0-a448-06726f45b56a</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "      <td>90</td>\n",
+       "      <td>uploader_53573</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>310185</th>\n",
+       "      <td>408338</td>\n",
+       "      <td>9408</td>\n",
+       "      <td>1626152746336</td>\n",
+       "      <td>4b62a655-cbf0-4ac0-a448-06726f45b56a</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>90</td>\n",
+       "      <td>uploader_53573</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>310186</th>\n",
+       "      <td>408339</td>\n",
+       "      <td>9409</td>\n",
+       "      <td>1626152746350</td>\n",
+       "      <td>4b62a655-cbf0-4ac0-a448-06726f45b56a</td>\n",
+       "      <td>2</td>\n",
+       "      <td>90</td>\n",
+       "      <td>uploader_53573</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>310187 rows × 7 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "            id   _id      timestamp                             device_id  \\\n",
+       "0        11923     1  1581933295955  78082f9f-98c2-468d-b4a2-7c835bd812bd   \n",
+       "1        11960     2  1581933741144  78082f9f-98c2-468d-b4a2-7c835bd812bd   \n",
+       "2        11961     3  1581933741213  78082f9f-98c2-468d-b4a2-7c835bd812bd   \n",
+       "3        11969     4  1581933914555  78082f9f-98c2-468d-b4a2-7c835bd812bd   \n",
+       "4        11970     5  1581933967403  78082f9f-98c2-468d-b4a2-7c835bd812bd   \n",
+       "...        ...   ...            ...                                   ...   \n",
+       "310182  408335  9405  1626151058187  4b62a655-cbf0-4ac0-a448-06726f45b56a   \n",
+       "310183  408336  9406  1626152741826  4b62a655-cbf0-4ac0-a448-06726f45b56a   \n",
+       "310184  408337  9407  1626152742536  4b62a655-cbf0-4ac0-a448-06726f45b56a   \n",
+       "310185  408338  9408  1626152746336  4b62a655-cbf0-4ac0-a448-06726f45b56a   \n",
+       "310186  408339  9409  1626152746350  4b62a655-cbf0-4ac0-a448-06726f45b56a   \n",
+       "\n",
+       "        screen_status  participant_id        username  \n",
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+       "...               ...             ...             ...  \n",
+       "310182              2              90  uploader_53573  \n",
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+       "\n",
+       "[310187 rows x 7 columns]"
+      ]
+     },
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+   ],
+   "source": [
+    "participants_inactive_usernames = participants.query_db.get_usernames()\n",
+    "df_screen_inactive = get_screen_data(participants_inactive_usernames)\n",
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+    "##### Demonstration of the functioning of the function *identify_screen_sequence*"
+   ]
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+     "name": "stderr",
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+     "text": [
+      "/home/ivan/IJS/straw2analysis/features/screen.py:116: FutureWarning: In a future version of pandas all arguments of DataFrame.drop except for the argument 'labels' will be keyword-only\n",
+      "  df_screen[[\"device_id\", \"participant_id\"]]\n"
+     ]
+    },
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+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>participant_id</th>\n",
+       "      <th>device_id</th>\n",
+       "      <th>sequence_type</th>\n",
+       "      <th>beginning</th>\n",
+       "      <th>end</th>\n",
+       "      <th>duration</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>75</td>\n",
+       "      <td>01594408-b636-4842-bd0d-f925f10544a9</td>\n",
+       "      <td>unlock</td>\n",
+       "      <td>1615293112969</td>\n",
+       "      <td>1615293173309</td>\n",
+       "      <td>60340</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>75</td>\n",
+       "      <td>01594408-b636-4842-bd0d-f925f10544a9</td>\n",
+       "      <td>unlock</td>\n",
+       "      <td>1615293658662</td>\n",
+       "      <td>1615293690054</td>\n",
+       "      <td>31392</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>75</td>\n",
+       "      <td>01594408-b636-4842-bd0d-f925f10544a9</td>\n",
+       "      <td>unlock</td>\n",
+       "      <td>1615295718916</td>\n",
+       "      <td>1615295758055</td>\n",
+       "      <td>39139</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>75</td>\n",
+       "      <td>01594408-b636-4842-bd0d-f925f10544a9</td>\n",
+       "      <td>unlock</td>\n",
+       "      <td>1615298325519</td>\n",
+       "      <td>1615298437787</td>\n",
+       "      <td>112268</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>75</td>\n",
+       "      <td>01594408-b636-4842-bd0d-f925f10544a9</td>\n",
+       "      <td>unlock</td>\n",
+       "      <td>1615309165810</td>\n",
+       "      <td>1615309241264</td>\n",
+       "      <td>75454</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>81130</th>\n",
+       "      <td>55</td>\n",
+       "      <td>ffd2bd86-e427-4e58-911b-f803898be134</td>\n",
+       "      <td>check</td>\n",
+       "      <td>1615541984037</td>\n",
+       "      <td>1615541986768</td>\n",
+       "      <td>2731</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>81131</th>\n",
+       "      <td>55</td>\n",
+       "      <td>ffd2bd86-e427-4e58-911b-f803898be134</td>\n",
+       "      <td>check</td>\n",
+       "      <td>1615542689686</td>\n",
+       "      <td>1615542692144</td>\n",
+       "      <td>2458</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>81132</th>\n",
+       "      <td>55</td>\n",
+       "      <td>ffd2bd86-e427-4e58-911b-f803898be134</td>\n",
+       "      <td>check</td>\n",
+       "      <td>1615542812361</td>\n",
+       "      <td>1615542814957</td>\n",
+       "      <td>2596</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>81133</th>\n",
+       "      <td>55</td>\n",
+       "      <td>ffd2bd86-e427-4e58-911b-f803898be134</td>\n",
+       "      <td>check</td>\n",
+       "      <td>1615542921422</td>\n",
+       "      <td>1615542924742</td>\n",
+       "      <td>3320</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>81134</th>\n",
+       "      <td>55</td>\n",
+       "      <td>ffd2bd86-e427-4e58-911b-f803898be134</td>\n",
+       "      <td>check</td>\n",
+       "      <td>1615543040302</td>\n",
+       "      <td>1615543043469</td>\n",
+       "      <td>3167</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>81135 rows × 6 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "       participant_id                             device_id sequence_type  \\\n",
+       "0                  75  01594408-b636-4842-bd0d-f925f10544a9        unlock   \n",
+       "1                  75  01594408-b636-4842-bd0d-f925f10544a9        unlock   \n",
+       "2                  75  01594408-b636-4842-bd0d-f925f10544a9        unlock   \n",
+       "3                  75  01594408-b636-4842-bd0d-f925f10544a9        unlock   \n",
+       "4                  75  01594408-b636-4842-bd0d-f925f10544a9        unlock   \n",
+       "...               ...                                   ...           ...   \n",
+       "81130              55  ffd2bd86-e427-4e58-911b-f803898be134         check   \n",
+       "81131              55  ffd2bd86-e427-4e58-911b-f803898be134         check   \n",
+       "81132              55  ffd2bd86-e427-4e58-911b-f803898be134         check   \n",
+       "81133              55  ffd2bd86-e427-4e58-911b-f803898be134         check   \n",
+       "81134              55  ffd2bd86-e427-4e58-911b-f803898be134         check   \n",
+       "\n",
+       "           beginning            end  duration  \n",
+       "0      1615293112969  1615293173309     60340  \n",
+       "1      1615293658662  1615293690054     31392  \n",
+       "2      1615295718916  1615295758055     39139  \n",
+       "3      1615298325519  1615298437787    112268  \n",
+       "4      1615309165810  1615309241264     75454  \n",
+       "...              ...            ...       ...  \n",
+       "81130  1615541984037  1615541986768      2731  \n",
+       "81131  1615542689686  1615542692144      2458  \n",
+       "81132  1615542812361  1615542814957      2596  \n",
+       "81133  1615542921422  1615542924742      3320  \n",
+       "81134  1615543040302  1615543043469      3167  \n",
+       "\n",
+       "[81135 rows x 6 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "identify_screen_sequence(df_screen_inactive)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "c4ae6ce4",
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+    "##### Demonstration of the heuristics for identifying sequences"
+   ]
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+    "def colored(r, g, b, text):\n",
+    "    return \"\\033[38;2;{};{};{}m{} \\033[38;2;255;255;255m\".format(r, g, b, text)"
+   ]
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+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "id": "b4d13772",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
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+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>id</th>\n",
+       "      <th>_id</th>\n",
+       "      <th>timestamp</th>\n",
+       "      <th>device_id</th>\n",
+       "      <th>screen_status</th>\n",
+       "      <th>participant_id</th>\n",
+       "      <th>username</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>11923</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1581933295955</td>\n",
+       "      <td>78082f9f-98c2-468d-b4a2-7c835bd812bd</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>13</td>\n",
+       "      <td>uploader_20449</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>11960</td>\n",
+       "      <td>2</td>\n",
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+       "    <tr>\n",
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+       "      <td>11969</td>\n",
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+       "      <td>78082f9f-98c2-468d-b4a2-7c835bd812bd</td>\n",
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