Crea una serie temporal con datos de calidad del aire

En el vídeo has visto cómo tratar fechas que no están en el formato correcto y vienen como tipos string, representados como dtype object en pandas.

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

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de series temporales en Python

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Instrucciones del ejercicio

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

Inspecciona data usando .info().
Usa pd.to_datetime para convertir la column 'date' a dtype datetime64.
Define la column 'date' como index.
Valida los cambios inspeccionando de nuevo data con .info().
Grafica data usando subplots=True.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el 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

Editar y ejecutar código