1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wizualizacja danych szeregów czasowych w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Wyświetlanie zagregowanych wartości

Czasem warto przedstawić dane w bardziej zagregowanej formie. Na przykład zbiór co2_levels zawiera dane tygodniowe, ale może zajść potrzeba wyświetlenia wartości zagregowanych według miesiąca roku. W zbiorach takich jak ramka danych co2_levels, gdzie indeks jest typu datetime, można wyodrębnić rok każdej daty z indeksu:

# extract of the year in each dates of the df DataFrame
index_year = df.index.year

Aby wyodrębnić miesiąc lub dzień z dat w indeksach ramki danych df, użyj odpowiednio df.index.month oraz df.index.day. Wyodrębniony rok każdego indeksu w ramce danych co2_levels można następnie wykorzystać wraz z funkcją groupby, aby obliczyć średnie poziomy CO2 według roku:

df_by_year = df.groupby(index_year).mean()

Instrukcje

100 XP
  • Wyodrębnij miesiąc dla każdej daty z indeksu ramki danych co2_levels i przypisz wartości do zmiennej o nazwie index_month.
  • Korzystając z funkcji groupby i mean z biblioteki pandas, oblicz miesięczne średnie poziomy CO2 w ramce danych co2_levels i przypisz wynik do nowej ramki danych o nazwie mean_co2_levels_by_month.
  • Wykreśl wartości z ramki danych mean_co2_levels_by_month, używając rozmiaru czcionki 6 dla znaczników osi.