Media móvil de la calidad del aire en Nueva York desde 2010

El último vídeo trataba de las funciones de las ventanas enrollables. Para poner en práctica esta nueva herramienta, empezarás con las tendencias de la calidad del aire en la ciudad de Nueva York desde 2010. En concreto, utilizará los niveles diarios de concentración de ozono proporcionados por la Agencia de Protección del Medio Ambiente para calcular y trazar la media móvil de 90 y 360 días.

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de datos de series temporales en Python

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Instrucciones del ejercicio

Ya hemos importado pandas como pd y matplotlib.pyplot como plt.

Utilice pd.read_csv() para importar 'ozone.csv', creando un DateTimeIndex a partir de la columna 'date' utilizando parse_dates y index_col, y asigne el resultado a data.
Añada las columnas '90D' y '360D' que contienen los 90 y 360 días naturales móviles .mean() para la columna 'Ozone'.
Trazar data a partir de 2010, estableciendo 'New York City' como title.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# Import and inspect ozone data here
data = ____
print(____)

# Calculate 90d and 360d rolling mean for the last price
data['90D'] = ____
data['360D'] = ____

# Plot data

Editar y ejecutar código