Zeitreihenfrequenz setzen und ändern

Im Video hast du gesehen, wie man einer DateTimeIndex-Zeitreihe eine Frequenz zuweist und diese anschließend ändert.

Jetzt arbeitest du mit Tagesdaten zur Kohlenmonoxidkonzentration in NYC, LA und Chicago von 2005–2017.

Du setzt die Frequenz zunächst auf kalendertäglich und resamplest dann auf monatliche Frequenz. Anschließend visualisierst du beide Reihen, um zu sehen, wie sich die unterschiedlichen Frequenzen auf die Daten auswirken.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Zeitreihen in Python bearbeiten

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Anleitung zur Übung

Wir haben pandas bereits als pd und matplotlib.pyplot als plt importiert und die Datei co_cities.csv in die Variable co geladen.

Inspiziere co mit .info().
Setze die Frequenz mit .asfreq() auf kalendertäglich.
Zeige ein Diagramm von 'co' mit subplots=True.
Ändere die Frequenz auf monatlich mit dem Alias 'M'.
Zeige ein weiteres Diagramm von co mit subplots=True.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Inspect data
print(____)

# Set the frequency to calendar daily
co = ____

# Plot the data



# Set frequency to monthly
co = ____

# Plot the data

Code bearbeiten und ausführen