時間インデックスで拡大表示する
時系列データが時間インデックスで表されている場合、プロットの x 軸にこのインデックスを使えます。さらに、pandas のインデックス機能を使って、特定の期間にズームインするために日付の範囲を選択できます。この演習では、時系列データの一部を選択し、その期間をプロットします。
使用するデータは climate_change という DataFrame に入っており、測定日を表す時間インデックスと、"co2" と "relative_temp" の2つのデータ列があります。
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
plt.subplotsを使って、1つの Axes を持つ Figure を作成し、それぞれfigとaxという名前を付けます。"1970-01-01"から"1979-12-31"までのすべてのデータを含むseventiesという変数を作成します。seventiesのデータをプロットに追加します。x には DataFrame のindexを、y には"co2"列を使用します。
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 matplotlib.pyplot as plt
# Use plt.subplots to create fig and ax
____
# Create variable seventies with data from "1970-01-01" to "1979-12-31"
seventies = climate_change[____]
# Add the time-series for "co2" data from seventies to the plot
____(____, ____["co2"])
# Show the figure
____