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結合とリサンプリング

ここでは、環境データを交通データセットと組み合わせます。 交通データには light_veh と heavy_veh という2つの列があります。

  • heavy_veh は、小都市のある道路における1時間あたりのトラックやバスなどの大型車両の台数を表します。
  • light_veh は、同じ道路における1時間あたりの自動車やバイクなどの小型車両の台数を表します。

環境データセットには以下が含まれます。

  • temperature:摂氏での気温
  • humidity:湿度(パーセント)
  • sunshine:日照時間(秒)

交通データセットは1時間単位ですが、環境データは10分単位であるため、この違いを解消する方法が必要です。

データは environ と traffic として利用できます。

この演習はコースの一部です

Python による IoT データの分析

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Combine the DataFrames
environ_traffic = pd.____([____], axis=____)

# Print first 5 rows
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