결합 및 리샘플링
이제 환경 데이터와 교통 데이터셋을 결합해 보죠.
교통 데이터에는 light_veh와 heavy_veh 두 개의 열이 있어요.
heavy_veh는 작은 도시의 도로에서 시간당 화물차나 버스 같은 대형 차량 수를 나타냅니다.light_veh는 같은 도로에서 시간당 승용차나 오토바이 같은 경량 차량 수를 담고 있어요.
환경 데이터셋에는 다음 정보가 포함되어 있습니다.
- 섭씨 온도 단위의
temperature. - 백분율(%)의
humidity. - 초 단위의
sunshine지속 시간.
교통 데이터는 1시간 단위 버킷이고, 환경 데이터는 10분 단위이므로 이를 맞춰 주는 방법이 필요해요.
데이터는 environ과 traffic으로 제공됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 IoT 데이터 분석하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Combine the DataFrames
environ_traffic = pd.____([____], axis=____)
# Print first 5 rows
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