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。

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。