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。
この演習はコースの一部です
Matplotlibで学ぶデータ可視化入門
演習の手順
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。
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。
fig, ax = plt.subplots()
# Plot the CO2 levels time-series in blue
plot_timeseries(____, ____, ____, 'blue', ____, ____)
# Create an Axes object that shares the x-axis
ax2 = ____
# Plot the relative temperature data in red
plot_timeseries(____, ____, ____, 'red', ____, ____)
# Annotate point with relative temperature >1 degree
ax2.____(">1 degree", ____, ____, ____)
plt.show()