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  3. Pythonで学ぶ時系列データの可視化
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演習

月次トレンドと年次トレンドをプロットする

第2章で見たように、DataFrame のインデックスが datetime 型であれば、インデックス内の日・月・年を直接取り出せます。復習として、インデックス内の日付から年を取り出すには .index.year 属性を使います。その後、.groupby() と .mean() を使って、DataFrame 内の各時系列の年平均値を計算できます。

index_year = df.index.year
df_by_year = df.groupby(index_year).mean()

ここでは、学んだことを使って、jobs DataFrame に含まれる各時系列の集計平均値を表示していきます。

指示1 / 2

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  • jobs のインデックスにある各日付の月を抽出し、index_month に代入します。
  • jobs の失業率の月平均を計算し、jobs_by_month に代入します。
  • jobs_by_month のすべての列をプロットします。