Representa las tendencias mensuales y anuales
Como vimos en el Capítulo 2, cuando el índice de un DataFrame es de tipo datetime, es posible extraer directamente el día, el mes o el año de cada fecha del índice. Recuerda que puedes extraer el año de cada fecha del índice usando el atributo .index.year. Luego puedes usar los métodos .groupby() y .mean() para calcular el valor medio anual de cada serie temporal de tu DataFrame:
index_year = df.index.year
df_by_year = df.groupby(index_year).mean()
Ahora aplicarás lo que has aprendido para mostrar los valores medios agregados de cada serie temporal en el DataFrame jobs.
Este ejercicio forma parte del curso
Visualización de datos temporales en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Extract the month from the index of jobs
index_month = ____.____.____
# Compute the mean unemployment rate for each month
jobs_by_month = ____.____(____).____()
# Plot the mean unemployment rate for each month
ax = ____.plot(fontsize=6, linewidth=1)
# Set axis labels and legend
ax.set_xlabel('Month', fontsize=10)
ax.set_ylabel('Mean unemployment rate', fontsize=10)
ax.legend(bbox_to_anchor=(0.8, 0.6), fontsize=10)
plt.show()