1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wprowadzenie do wizualizacji danych z Matplotlib
Connected

ćwiczenie

Wczytywanie danych z indeksem czasowym

Obiekty DataFrame z biblioteki pandas mogą mieć indeks oznaczający czas – Matplotlib automatycznie go rozpoznaje i używa do opisywania osi.

To ćwiczenie polega na wczytaniu danych z pliku climate_change.csv, który zawiera poziomy CO2 oraz temperatury rejestrowane 6. dnia każdego miesiąca w latach 1958–2016. Użyjesz do tego funkcji read_csv z biblioteki pandas. Argumenty parse_dates i index_col pomogą ustawić DateTimeIndex.

Zapoznaj się też z Matplotlib Cheat Sheet, aby szybko przypomnieć sobie najważniejsze pojęcia i metody.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj bibliotekę pandas jako pd.
  • Wczytaj dane z pliku CSV o nazwie 'climate_change.csv' przy użyciu pd.read_csv.
  • Użyj argumentu kluczowego parse_dates, aby sparsować kolumnę "date" jako daty.
  • Użyj argumentu kluczowego index_col, aby ustawić kolumnę "date" jako indeks.