Lectura de datos con un índice de tiempo
Los objetos pandas DataFrame pueden tener un índice que denote el tiempo, esto lo reconoce Matplotlib para el etiquetado de los ejes.
Este ejercicio consiste en leer datos de climate_change.csv, que contienen los niveles de CO2 y las temperaturas registradas el día 6 de cada mes desde 1958 hasta 2016, utilizando la función read_csv de pandas. Los argumentos parse_dates y index_col ayudan a establecer un DateTimeIndex.
No olvides consultar la Hoja de trucos de Matplotlib para obtener una rápida visión general de los conceptos y métodos esenciales.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la visualización de datos con Matplotlib
Instrucciones de ejercicio
- Importa la biblioteca de pandas como
pd. - Lee los datos de un archivo CSV llamado
'climate_change.csv'mediantepd.read_csv. - Utiliza el argumento
parse_datespalabra clave para analizar la columna"date"como fechas. - Utiliza el argumento
index_colpalabra clave para establecer la columna"date"como índice.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Import pandas as pd
____
# Read the data from file using read_csv
climate_change = pd.read_csv(____, ____, ____)