Compare las tendencias semanales, mensuales y anuales del ozono en NYC & LA
En el vídeo ha visto cómo reducir la muestra y agregar series temporales sobre la calidad del aire.
En primer lugar, aplicará esta nueva habilidad a los datos de ozono tanto de NYC como de LA desde el año 2000 para comparar la tendencia de la calidad del aire a frecuencias semanales, mensuales y anuales y explorar cómo afectan a la visualización los distintos periodos de remuestreo.
Este ejercicio forma parte del curso
Manipulación de datos de series temporales en Python
Instrucciones de ejercicio
Hemos importado de nuevo pandas como pd y matplotlib.pyplot como plt para usted.
- Utilice
pd.read_csv()para importar'ozone.csv'y establecer unDateTimeIndexbasado en la columna'date'utilizando parse_dates yindex_col, asigne el resultado aozonee inspeccione utilizando.info(). - Aplique
.resample()con frecuencia semanal ('W') aozone, agregue utilizando.mean()y trace el resultado. - Repita la operación con las frecuencias mensual (
'M') y anual ('A'), representando gráficamente cada resultado.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Import and inspect data here
ozone = ____
# Calculate and plot the weekly average ozone trend
# Calculate and plot the monthly average ozone trend
# Calculate and plot the annual average ozone trend