Representar una serie temporal (II)
Ahora vas a volver a representar ambos conjuntos de datos, pero usando las marcas de tiempo incluidas para cada uno (almacenadas en la columna llamada "time"). A ver si esto te da más contexto para entender cada serie temporal.
Este ejercicio forma parte del curso
Machine Learning para datos de series temporales en Python
Instrucciones del ejercicio
- Representa
dataydata2superpuestos, uno por objeto de ejes. - El eje x debe mostrar las marcas de tiempo y el eje y debe mostrar los valores del conjunto de datos.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Plot the time series in each dataset
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(5, 10))
data.iloc[:1000].plot(x=____, y=____, ax=axs[0])
data2.iloc[:1000].plot(x=____, y=____, ax=axs[1])
plt.show()