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演習

NYC と LA の週次・月次・年次のオゾントレンドを比較する

動画では、大気質の時系列をダウンサンプリングして集計する方法を学びました。

まずは、このスキルを 2000 年以降の NYC と LA のオゾンデータに適用し、週次・月次・年次の頻度で大気質のトレンドを比較します。あわせて、リサンプリング期間の違いが可視化にどのように影響するかを確認しましょう。

指示

100 XP

pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてすでにインポート済みです。

  • pd.read_csv() を使って 'ozone.csv' を読み込み、parse_dates と index_col を用いて 'date' 列を基に DateTimeIndex を設定します。結果を ozone に代入し、.info() で確認してください。
  • ozone に対して週次('W')の .resample() を適用し、.mean() で集計してプロットしてください。
  • 同様に月次('M')と年次('A')でも実行し、それぞれをプロットしてください。