Définir et modifier la fréquence d’une série temporelle
Dans la vidéo, vous avez vu comment attribuer une fréquence à un DateTimeIndex, puis modifier cette fréquence.
À présent, vous allez utiliser des données sur la concentration quotidienne de monoxyde de carbone à New York, Los Angeles et Chicago entre 2005 et 2017.
Vous définirez la fréquence sur « calendaire quotidienne », puis vous rééchantillonnerez en fréquence mensuelle. Enfin, vous visualiserez les deux séries pour observer l’effet des fréquences sur les données.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Manipuler des séries temporelles en Python</cours>Instructions de l’exercice
Nous avons déjà importé pandas sous le nom pd et matplotlib.pyplot sous le nom plt, et nous avons déjà chargé le fichier co_cities.csv dans une variable co.
- Inspectez
coavec.info(). - Utilisez
.asfreq()pour définir la fréquence sur une base calendaire quotidienne. - Affichez un graphique de
'co'avecsubplots=True. - Modifiez la fréquence en mensuelle à l’aide de l’alias
'M'. - Affichez un autre graphique de
coavecsubplots=True.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Inspect data
print(____)
# Set the frequency to calendar daily
co = ____
# Plot the data
# Set frequency to monthly
co = ____
# Plot the data