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
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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