시간 인덱스로 부분 확대하기
시계열 데이터에 시간 인덱스가 있으면, 플롯을 그릴 때 x축으로 이 인덱스를 사용할 수 있어요. 또한 pandas의 인덱싱 기능을 이용해 특정 기간만 선택하여 그 구간을 확대해서 볼 수도 있습니다. 이 연습 문제에서는 시계열 데이터의 일부 구간을 선택하고, 그 기간을 시각화해 볼 거예요.
사용할 데이터는 climate_change라는 DataFrame에 저장되어 있으며, 측정 날짜로 이루어진 시간 인덱스와 두 개의 데이터 열 "co2", "relative_temp"를 포함하고 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Matplotlib으로 시작하는 데이터 시각화
연습 안내
plt.subplots를 사용해 하나의 Axes가 있는 Figure를 만들고 각각을fig,ax라고 부르세요."1970-01-01"부터"1979-12-31"까지 모든 데이터를 포함하는seventies변수를 만드세요.seventies의 데이터를 플롯에 추가하세요: x값에는 DataFrame의index를, y값에는"co2"열을 사용하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
import matplotlib.pyplot as plt
# Use plt.subplots to create fig and ax
____
# Create variable seventies with data from "1970-01-01" to "1979-12-31"
seventies = climate_change[____]
# Add the time-series for "co2" data from seventies to the plot
____(____, ____["co2"])
# Show the figure
____