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  3. Matplotlibで学ぶデータ可視化入門
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Exercise

時系列プロット：総まとめ

この演習では、スケールが異なる2つの時系列を同じ Axes 上にプロットし、そのうち一方のデータに注釈を追加します。

CO2/気温データは climate_change という DataFrame として提供されています。以前に定義した plot_timeseries 関数も使用してください。この関数は Axes オブジェクト（axes 引数）を受け取り、時系列（x と y 引数）をプロットし、x 軸と y 軸のラベルを設定し、データと y 目盛／軸ラベルの色を設定します。

plot_timeseries(axes, x, y, color, xlabel, ylabel)

最後に、データ内の重要な時点にテキストで注釈を付けます。2015-10-06 に、平均より 1 度を初めて上回った時点です。

Инструкции

100 XP
  • plot_timeseries 関数を使って、時間に対する CO2 濃度をプロットします。xlabel を "Time (years)"、ylabel を "CO2 levels"、color を 'blue' に設定します。
  • 最初の Axes の双子として ax2 を作成します。
  • ax2 で、時間に対する気温をプロットし、ylabel を "Relative temp (Celsius)"、color を 'red' に設定します。
  • ax2.annotate メソッドでデータに注釈を追加します。テキスト ">1 degree" を x=pd.Timestamp('2008-10-06')、y=-0.2 に配置し、灰色の細い矢印で x=pd.Timestamp('2015-10-06')、y=1 を指すようにします。