Tracer des séries temporelles : tout assembler

Dans cet exercice, vous allez tracer deux séries temporelles avec des échelles différentes sur les mêmes axes, et annoter les données de l'une de ces séries.

Les données relatives au CO2 et aux températures sont fournies sous la forme d'un DataFrame appelé climate_change. Vous devez également utiliser la fonction que nous avons définie précédemment, appelée plot_timeseries, qui prend un objet Axes (en tant qu'argument axes ) et trace une série temporelle (fournie en tant qu'arguments x et y ), définit les étiquettes pour les axes x et y et définit la couleur pour les données et pour les étiquettes de l'axe y tick/axis :

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

Ensuite, vous annoterez avec du texte un point temporel important dans les données : le 2015-10-06, lorsque la température a augmenté pour la première fois de plus d'un degré par rapport à la moyenne.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

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Instructions

Utilisez la fonction plot_timeseries pour tracer les niveaux de CO2 en fonction du temps. Fixez l'étiquette x à "Time (years)", l'étiquette y à "CO2 levels" et la couleur à 'blue'.
Créez ax2, en tant que jumeau du premier axe.
Dans ax2, tracez la température en fonction du temps, en fixant l'étiquette de couleur y à "Relative temp (Celsius)" et la couleur à 'red'.
Annotez les données à l'aide de 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 cet exemple de code.

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()

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