시계열 빈도 설정 및 변경
영상에서 DateTimeIndex에 빈도를 할당하고 변경하는 방법을 살펴보았습니다.
이번에는 2005년부터 2017년까지 뉴욕, LA, 시카고의 일별 일산화탄소 농도 데이터를 사용합니다.
빈도를 달력 기준 일별로 설정한 후 월별 빈도로 리샘플링하고, 두 시계열을 시각화하여 빈도 차이가 데이터에 어떤 영향을 미치는지 확인해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시계열 데이터 다루기
연습 안내
pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 이미 임포트되어 있으며, co_cities.csv 파일도 변수 co에 불러와져 있습니다.
.info()를 사용하여co를 살펴보세요..asfreq()를 사용하여 빈도를 달력 기준 일별로 설정하세요.subplots=True를 사용하여'co'의 플롯을 표시하세요.- 별칭
'M'을 사용하여 빈도를 월별로 변경하세요. subplots=True를 사용하여co의 플롯을 다시 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Inspect data
print(____)
# Set the frequency to calendar daily
co = ____
# Plot the data
# Set frequency to monthly
co = ____
# Plot the data