Bandingkan tren ozon mingguan, bulanan, dan tahunan untuk NYC & LA

Anda telah melihat di video cara melakukan downsample dan mengagregasikan deret waktu pada kualitas udara.

Pertama, Anda akan menerapkan keterampilan baru ini pada data ozon untuk NYC dan LA sejak tahun 2000 untuk membandingkan tren kualitas udara pada frekuensi mingguan, bulanan, dan tahunan serta menelusuri bagaimana periode resampling yang berbeda memengaruhi visualisasi.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Memanipulasi Data Deret Waktu di Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Kami kembali mengimpor pandas sebagai pd dan matplotlib.pyplot sebagai plt untuk Anda.

Gunakan pd.read_csv() untuk mengimpor 'ozone.csv' dan tetapkan DateTimeIndex berdasarkan kolom 'date' menggunakan parse_dates dan index_col, simpan hasilnya ke ozone dan periksa dengan .info().
Terapkan .resample() dengan frekuensi mingguan ('W') pada ozone, agregasikan menggunakan .mean() dan plot hasilnya.
Ulangi dengan frekuensi bulanan ('M') dan tahunan ('A'), lalu plot masing-masing hasilnya.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# 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

Edit dan Jalankan Kode