Zeitindex zum Heranzoomen verwenden
Wenn eine Zeitreihe mit einem Zeitindex dargestellt wird, können wir diesen Index beim Plotten für die x-Achse verwenden. Wir können auch einen Datumsbereich auswählen, um einen bestimmten Zeitraum innerhalb der Zeitreihe mithilfe der Indexierungsfunktionen von pandas genauer darzustellen. In dieser Übung wählst du einen Teil eines Zeitreihendatensatzes aus und stellst diesen Zeitraum dar.
Die zu verwendenden Daten sind in einem DataFrame namens climate_change gespeichert, der einen Zeitindex mit den Daten der Messungen und zwei Datenspalten hat: "co2" und "relative_temp".
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in die Datenvisualisierung mit Matplotlib
Anleitung zur Übung
- Verwende
plt.subplots, um ein Figure-Objekt namensfigmit einem Axes-Objekt namensaxzu erstellen. - Erstelle eine Variable namens
seventies, die alle Daten zwischen"1970-01-01"und"1979-12-31"enthält. - Füge die Daten von
seventieszum Diagramm hinzu: Verwende den DataFrameindexfür den x-Wert und die Spalte"co2"für die y-Werte.
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
import matplotlib.pyplot as plt
# Use plt.subplots to create fig and ax
____
# Create variable seventies with data from "1970-01-01" to "1979-12-31"
seventies = climate_change[____]
# Add the time-series for "co2" data from seventies to the plot
____(____, ____["co2"])
# Show the figure
____