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NYC और LA के लिए साप्ताहिक, मासिक, और वार्षिक ozone ट्रेंड की तुलना करें

आपने वीडियो में देखा कि एयर क्वालिटी पर टाइम सीरीज को कैसे downsample और aggregate किया जाता है.

सबसे पहले, आप 2000 से अब तक NYC और LA के ozone डेटा पर यह नई स्किल लागू करेंगे, ताकि साप्ताहिक, मासिक और वार्षिक फ़्रीक्वेंसी पर एयर क्वालिटी ट्रेंड की तुलना कर सकें और देखें कि अलग-अलग resampling अवधि विज़ुअलाइज़ेशन को कैसे प्रभावित करती हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

हमने आपके लिए pandas को pd नाम से और matplotlib.pyplot को plt नाम से फिर से इम्पोर्ट कर दिया है.

  • pd.read_csv() का उपयोग करके 'ozone.csv' इम्पोर्ट करें और 'date' कॉलम को parse_dates और index_col के साथ DateTimeIndex बनाते हुए सेट करें, परिणाम को ozone में असाइन करें और .info() से जाँचें.
  • ozone पर साप्ताहिक फ़्रीक्वेंसी ('W') के साथ .resample() लागू करें, .mean() से aggregate करें और परिणाम को plot करें.
  • यही चरण मासिक ('M') और वार्षिक ('A') फ़्रीक्वेंसी के साथ दोहराएँ, और हर परिणाम को plot करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import and inspect data here
ozone = ____


# Calculate and plot the weekly average ozone trend



# Calculate and plot the monthly average ozone trend



# Calculate and plot the annual average ozone trend
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