뉴욕시 일별 대기질 롤링 분위수
지난 영상에서는 시계열의 분산 변화를 파악할 때 평균과 표준편차보다 이상값에 덜 민감한 방법인 롤링 분위수 계산법을 배웠습니다.
이번에는 360일 롤링 윈도우를 사용하여 뉴욕시의 일별 평균 오존 농도 분포에 대한 롤링 분위수(10%, 50%(중앙값), 90%)를 계산해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시계열 데이터 다루기
연습 안내
pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 이미 임포트되어 있습니다. 또한 2000년부터 2017년까지의 오존 데이터가 변수 data에 로드되어 있습니다.
data에 일별 빈도'D'로.resample()을 적용한 뒤,.interpolate()를 적용하여 결측값을 채우고 결과를data에 다시 할당하세요..info()를 사용하여 결과를 확인하세요.- 360개의 기간으로
.rolling()윈도우를 생성하고'Ozone'열을 선택한 뒤, 결과를rolling에 할당하세요. rolling에서 각 분위수를 계산하여data에 새로운 열'q10','q50','q90'을 추가하세요.data를 플롯하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Resample, interpolate and inspect ozone data here
data = ____
# Create the rolling window
rolling = ____
# Insert the rolling quantiles to the monthly returns
data['q10'] = ____
data['q50'] = ____
data['q90'] = ____
# Plot the data