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
Manipuler des séries temporelles en Python
Instructions
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 cet exemple de code.
# Inspect data
print(____)
# Set the frequency to calendar daily
co = ____
# Plot the data
# Set frequency to monthly
co = ____
# Plot the data