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時系列インデックスでデータを読み込む

pandas の DataFrame には時間を表すインデックスを設定できます。これは Matplotlib によって軸ラベルとして認識されます。

この演習では、pandas の read_csv 関数を使って climate_change.csv からデータを読み込みます。ファイルには 1958 年から 2016 年まで毎月 6 日に記録された CO2 濃度と気温が含まれています。parse_datesindex_col 引数を使って DateTimeIndex を設定します。

主要な概念やメソッドを素早く確認したいときは、Matplotlib Cheat Sheet も参考にしてください。

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

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演習の手順

  • pandas ライブラリを pd としてインポートします。
  • pd.read_csv を使って 'climate_change.csv' という CSV ファイルからデータを読み込みます。
  • parse_dates キーワード引数で "date" 列を日付として解釈します。
  • index_col キーワード引数で "date" 列をインデックスに設定します。

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。

# Import pandas as pd
____

# Read the data from file using read_csv
climate_change = pd.read_csv(____, ____, ____)
コードを編集して実行