न्यूयॉर्क सिटी के लिए 2010 से रोलिंग औसत एयर क्वालिटी
पिछला वीडियो rolling window फंक्शनों के बारे में था. इस नए टूल का अभ्यास करने के लिए, आप 2010 से न्यूयॉर्क सिटी की एयर क्वालिटी ट्रेंड्स से शुरू करेंगे. खास तौर पर, आप Environmental Protection Agency द्वारा दिए गए दैनिक Ozone concentration स्तरों का उपयोग 90 और 360 दिन के रोलिंग औसत की गणना और प्लॉट करने के लिए करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना
अभ्यास निर्देश
हमने पहले ही pandas को pd नाम से और matplotlib.pyplot को plt नाम से इम्पोर्ट कर लिया है.
pd.read_csv()का उपयोग करके'ozone.csv'इम्पोर्ट करें,parse_datesऔरindex_colके जरिए'date'कॉलम सेDateTimeIndexबनाएँ, और परिणाम कोdataमें असाइन करें.- कॉलम
'Ozone'के लिए 90 और 360 कैलेंडर दिनों के रोलिंग.mean()जोड़ते हुए'90D'और'360D'कॉलम जोड़ें. - 2010 से शुरू करते हुए
dataको प्लॉट करें औरtitleके रूप में'New York City'सेट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import and inspect ozone data here
data = ____
print(____)
# Calculate 90d and 360d rolling mean for the last price
data['90D'] = ____
data['360D'] = ____
# Plot data