Tracer des séries chronologiques : tout rassembler

Dans cet exercice, vous allez tracer deux séries chronologiques ayant des échelles différentes sur les mêmes Axes et annoter les données de l'une d'elles.

Les données CO2/températures sont fournies sous forme de DataFrame appelé climate_change. Vous devez aussi utiliser la fonction que nous avons définie plus tôt, plot_timeseries, qui reçoit un objet Axes (comme argument axes), trace une série chronologique (fournie comme arguments x et y), définit les étiquettes des axes des x et des y, ainsi que la couleur des données et des étiquettes/repères de l'axe des y :

plot_timeseries(axes, x, y, color, xlabel, ylabel)

Ensuite, vous ajouterez une annotation textuelle à un moment clé des données : le 2015-10-06, quand la température a dépassé pour la première fois 1 degré au‑dessus de la moyenne.

Cette activité fait partie du cours

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

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Instructions de l’exercice

Utilisez la fonction plot_timeseries pour tracer les niveaux de CO2 en fonction du temps. Définissez xlabel à "Time (years)", ylabel à "CO2 levels" et color à 'blue'.
Créez ax2, jumeau du premier Axes.
Dans ax2, tracez la température en fonction du temps, en définissant ylabel à "Relative temp (Celsius)" et color à 'red'.
Annotez les données avec la méthode ax2.annotate. Placez le texte ">1 degree" en x=pd.Timestamp('2008-10-06'), y=-0.2 en pointant avec une fine flèche grise vers x=pd.Timestamp('2015-10-06'), y=1.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

fig, ax = plt.subplots()

# Plot the CO2 levels time-series in blue
plot_timeseries(____, ____, ____, 'blue', ____, ____)

# Create an Axes object that shares the x-axis
ax2 = ____

# Plot the relative temperature data in red
plot_timeseries(____, ____, ____, 'red', ____, ____)

# Annotate point with relative temperature >1 degree
ax2.____(">1 degree", ____, ____, ____)

plt.show()

Modifier et exécuter le code