월별 및 연도별 추세 그리기
2장에서 보셨듯이, DataFrame의 인덱스가 datetime 유형이면 인덱스에 있는 각 날짜의 일(day), 월(month), 연(year)을 바로 추출할 수 있어요. 예를 들어, 인덱스의 각 날짜에서 연도를 추출하려면 .index.year 속성을 사용합니다. 그런 다음 .groupby()와 .mean() 메서드를 사용해 DataFrame의 각 시계열에 대한 연간 평균값을 계산할 수 있어요:
index_year = df.index.year
df_by_year = df.groupby(index_year).mean()
이제 배운 내용을 적용해 jobs DataFrame의 각 시계열에 대한 집계 평균값을 표시해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시계열 데이터 시각화
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Extract the month from the index of jobs
index_month = ____.____.____
# Compute the mean unemployment rate for each month
jobs_by_month = ____.____(____).____()
# Plot the mean unemployment rate for each month
ax = ____.plot(fontsize=6, linewidth=1)
# Set axis labels and legend
ax.set_xlabel('Month', fontsize=10)
ax.set_ylabel('Mean unemployment rate', fontsize=10)
ax.legend(bbox_to_anchor=(0.8, 0.6), fontsize=10)
plt.show()