時間インデックスを使ってズームインする
時系列データが時間インデックスで表されている場合、プロットの際にこのインデックスを x 軸として使用できます。また、pandas のインデックス機能を使えば、特定の期間を選択して時系列データの一部にズームインすることも可能です。この演習では、時系列データセットの一部を選択し、その期間のデータをプロットします。
使用するデータは climate_change という DataFrame に格納されています。このデータフレームには、測定日を表す時間インデックスと、"co2" および "relative_temp" という 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 によるデータ可視化入門
演習の手順
plt.subplotsを使って、それぞれfigとaxという名前の Figure と Axes を 1 つずつ作成します。seventiesから"1970-01-01"までのすべてのデータを含む"1979-12-31"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 値には DataFrame のindexを、y 値には"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
____