大気質データで時系列を作成する

動画では、日付が正しい形式ではなく string 型（pandas では dtype が object）で提供される場合の扱い方を見ました。

ここでは、pd.to_datetime() の使い方を練習できるように、NYC の大気質データ（オゾン、pm25、一酸化炭素、2000～2017年）を用意しました。

この演習はコースの一部です

Pythonでの時系列データ操作

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演習の手順

すでに pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みで、大気質の DataFrame は変数 data に読み込んであります。

.info() を使って data を確認します。
pd.to_datetime を使って 'date' の column を dtype datetime64 に変換します。
'date' の column を index に設定します。
もう一度 .info() で data を確認し、変更を検証します。
subplots=True を指定して data をプロットします。

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。

data = pd.read_csv('nyc.csv')

# Inspect data
print(____)

# Convert the date column to datetime64


# Set date column as index


# Inspect data 
print(____)

# Plot data

コードを編集して実行