1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Manipulowanie danymi szeregów czasowych w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Krocząca średnia jakości powietrza w Nowym Jorku od 2010 roku

Poprzedni film dotyczył funkcji okna kroczącego. Żeby poćwiczyć to nowe narzędzie, zaczniesz od analizy trendów jakości powietrza w Nowym Jorku od 2010 roku. Wykorzystasz dzienne poziomy stężenia ozonu dostarczone przez Agencję Ochrony Środowiska, aby obliczyć i zwizualizować 90- i 360-dniową kroczącą średnią.

Instrukcje

100 XP

Biblioteki pandas jako pd i matplotlib.pyplot jako plt zostały już zaimportowane.

  • Użyj pd.read_csv(), aby zaimportować plik 'ozone.csv', tworząc DateTimeIndex z kolumny 'date' za pomocą parse_dates i index_col, a wynik przypisz do zmiennej data.
  • Dodaj kolumny '90D' i '360D' zawierające 90- i 360-dniową kroczącą średnią .mean() dla kolumny 'Ozone'.
  • Wykreśl dane z data począwszy od 2010 roku, ustawiając 'New York City' jako tytuł wykresu (title).