Tracer des séries chronologiques : rassembler tous les éléments

Dans cet exercice, vous allez tracer deux graphiques de 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 intitulé climate_change. Il est également recommandé d'utiliser la fonction que nous avons définie précédemment, appelée plot_timeseries, qui prend un objet Axes (comme argument axes) et réalise un graphique (fourni comme arguments x et y), définit les étiquettes pour les axes x et y et définit la couleur des données, ainsi que les étiquettes des graduations/axes y :

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

Ensuite, veuillez annoter avec du texte un moment important dans les données : le 06/10/2015, lorsque la température a dépassé pour la première fois 1 degré au-dessus de 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 obtenir un graphique des niveaux de CO2 en fonction du temps. Définissez xlabel sur "Time (years)", ylabel sur "CO2 levels" et color sur 'blue'.
Créez ax2, en tant que double du premier Axes.
Dans ax2, créez un graphique représentant la température en fonction du temps, en définissant la couleur ylabel sur "Relative temp (Celsius)" et la couleur sur 'red'.
Annotez les données en utilisant la méthode ax2.annotate. Placez le texte ">1 degree" à x=pd.Timestamp('2008-10-06'), y=-0.2 en pointant avec une flèche grise fine 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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