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Exercice

Découpage de séries chronologiques

Le découpage est particulièrement utile pour les séries chronologiques, puisqu'on veut souvent filtrer des données sur un intervalle de dates. Ajoutez la colonne date à l'index, puis utilisez .loc[] pour créer le sous-ensemble. L'important est de garder vos dates au format ISO 8601, c'est-à-dire "yyyy-mm-dd" pour année-mois-jour, "yyyy-mm" pour année-mois et "yyyy" pour année.

Rappelez-vous du chapitre 1 que vous pouvez combiner plusieurs conditions booléennes avec des opérateurs logiques, comme &. Pour le faire en une seule ligne de code, vous devez ajouter des parenthèses () autour de chaque condition.

pandas est importé sous pd et temperatures, sans index, est disponible.

Instructions

100 XP
  • Utilisez des conditions booléennes, pas .isin() ni .loc[], et la date complète "yyyy-mm-dd", pour extraire de temperatures les lignes où la colonne date est en 2010 et 2011, puis affichez les résultats.
  • Définissez l'index de temperatures sur la colonne date et triez-le.
  • Utilisez .loc[] pour extraire de temperatures_ind les lignes en 2010 et 2011.
  • Utilisez .loc[] pour extraire de temperatures_ind les lignes d'August 2010 à February 2011.