Crear una serie temporal de datos sobre la calidad del aire

Ya ha visto en el vídeo cómo tratar con fechas que no tienen el formato correcto, sino que se proporcionan como tipos string, representados como dtype object en pandas.

Hemos preparado un conjunto de datos sobre la calidad del aire (ozono, pm25 y monóxido de carbono para NYC, 2000-2017) para que practique el uso de pd.to_datetime().

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de datos de series temporales en Python

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Instrucciones de ejercicio

Ya hemos importado pandas como pd y matplotlib.pyplot como plt para usted, y cargado la calidad del aire DataFrame en la variable data.

Inspeccione data utilizando .info().
Utilice pd.to_datetime para convertir column 'date' en dtype datetime64.
Configure 'date' column como index.
Valide los cambios inspeccionando de nuevo data mediante .info().
Trace data utilizando subplots=True.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

data = pd.read_csv('nyc.csv')

# Inspect data
print(____)

# Convert the date column to datetime64


# Set date column as index


# Inspect data 
print(____)

# Plot data

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