1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Manipulacja danymi z pandas
Connected

Exercise

Wycinanie szeregów czasowych

Wycinanie jest szczególnie przydatne w przypadku szeregów czasowych, ponieważ często zachodzi potrzeba filtrowania danych według zakresu dat. Dodaj kolumnę date jako indeks, a następnie użyj .loc[] do wybrania odpowiednich wierszy. Pamiętaj, aby daty podawać w formacie ISO 8601: "yyyy-mm-dd" dla roku, miesiąca i dnia; "yyyy-mm" dla roku i miesiąca; "yyyy" dla samego roku.

Jak pamiętasz z rozdziału 1, wiele warunków logicznych można łączyć operatorami takimi jak &. Aby zrobić to w jednej linii kodu, każdy warunek musisz otoczyć nawiasami ().

pandas jest załadowany jako pd, a temperatures (bez indeksu) jest dostępny.

Instructions

100 XP
  • Używając warunków logicznych (nie .isin() ani .loc[]) oraz pełnego formatu daty "yyyy-mm-dd", odfiltruj wiersze z temperatures, w których kolumna date należy do lat 2010 i 2011, a następnie wyświetl wyniki.
  • Ustaw kolumnę date jako indeks temperatures i posortuj go.
  • Użyj .loc[], aby wybrać z temperatures_ind wiersze z lat 2010 i 2011.
  • Użyj .loc[], aby wybrać z temperatures_ind wiersze od August 2010 do February 2011.