Zacznij terazZacznij za darmo

Korzystanie z indeksu czasowego do przybliżenia danych

Kiedy szereg czasowy jest reprezentowany za pomocą indeksu czasowego, możemy go wykorzystać jako oś x podczas tworzenia wykresu. Możemy też wybrać zakres dat, aby przybliżyć konkretny okres w szeregu czasowym – służą do tego mechanizmy indeksowania w pandas. W tym ćwiczeniu wybierzesz fragment zbioru danych szeregu czasowego i wykreślisz wybrany okres.

Dane są przechowywane w ramce danych o nazwie climate_change, która ma indeks czasowy z datami pomiarów oraz dwie kolumny: "co2" i "relative_temp".

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do wizualizacji danych z Matplotlib

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Użyj plt.subplots, aby utworzyć wykres z jedną osią – przypisz je do zmiennych fig i ax.
  • Utwórz zmienną o nazwie seventies, która będzie zawierać wszystkie dane z przedziału od "1970-01-01" do "1979-12-31".
  • Dodaj dane z seventies do wykresu: użyj index ramki danych jako wartości x oraz kolumny "co2" jako wartości y.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

import matplotlib.pyplot as plt

# Use plt.subplots to create fig and ax
____

# Create variable seventies with data from "1970-01-01" to "1979-12-31"
seventies = climate_change[____]

# Add the time-series for "co2" data from seventies to the plot
____(____, ____["co2"])

# Show the figure
____
Edytuj i uruchom kod