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  3. Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib
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Exercice

Lire des données avec un index temporel

Les objets DataFrame de pandas peuvent avoir un index représentant le temps, ce qui est reconnu par Matplotlib pour l'étiquetage des axes.

Dans cet exercice, vous lirez des données depuis climate_change.csv, qui contient les niveaux de CO2 et les températures enregistrés le 6 de chaque mois de 1958 à 2016, à l'aide de la fonction read_csv de pandas. Les paramètres parse_dates et index_col permettent d'établir un DateTimeIndex.

N'oubliez pas de consulter la Matplotlib Cheat Sheet (en anglais) : https://www.datacamp.com/cheat-sheet/matplotlib-cheat-sheet-plotting-in-python pour un survol rapide des concepts et méthodes essentiels.

Instructions

100 XP
  • Importez la bibliothèque pandas sous le nom pd.
  • Lisez les données à partir du fichier CSV nommé 'climate_change.csv' en utilisant pd.read_csv.
  • Utilisez le paramètre nommé parse_dates pour analyser la colonne "date" comme des dates.
  • Utilisez le paramètre nommé index_col pour définir la colonne "date" comme index.