時間インデックスを持つデータを読み取る
pandas の DataFrame オブジェクトには、時間を表すインデックスを持たせることができます。Matplotlib はこれを軸ラベルとして認識します。
この演習では、1958年から2016年までの毎月6日に記録された CO2 濃度と気温のデータを含む climate_change.csv から、pandas の read_csv 関数を使ってデータを読み込みます。parse_dates と index_col という引数を使うと、DateTimeIndex を設定できます。
重要な概念やメソッドをすばやく確認したい場合は、Matplotlib Cheat Sheetもあわせてご覧ください。
この演習はコースの一部です
Matplotlib によるデータ可視化入門
演習の手順
- pandas ライブラリを
pdとしてインポートします。 'climate_change.csv'を使って、pd.read_csvという CSV ファイルからデータを読み込みます。- キーワード引数
parse_datesを使って、"date"列を日付として解析します。 - キーワード引数
index_colを使って、"date"列をインデックスとして設定します。
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(____, ____, ____)