時系列の頻度を設定して変更する
動画では、DateTimeIndex に頻度を設定し、その頻度を変更する方法を学びました。
ここでは、2005〜17年のNYC、LA、Chicagoにおける一酸化炭素濃度のデイリーデータを使います。
まず頻度をカレンダー日次に設定し、その後に月次へリサンプリングします。2つの系列を可視化して、頻度の違いがデータにどのように影響するかを確認します。
この演習はコースの一部です
Pythonでの時系列データ操作
演習の手順
pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt として既にインポート済みで、co_cities.csv は変数 co に読み込まれています。
.info()を使ってcoを確認します。.asfreq()を使って頻度をカレンダー日次に設定します。subplots=Trueを使って'co'のプロットを表示します。- エイリアス
'M'を使って頻度を月次に変更します。 - 再度、
subplots=Trueを使ってcoのプロットを表示します。
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。
# Inspect data
print(____)
# Set the frequency to calendar daily
co = ____
# Plot the data
# Set frequency to monthly
co = ____
# Plot the data