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

ćwiczenie

Wczytywanie wielu szeregów czasowych

Czy to podczas własnych projektów, czy w codziennej pracy jako data scientist – na pewno napotkasz sytuacje, w których trzeba jednocześnie analizować i wizualizować wiele szeregów czasowych.

Jeśli dane każdego szeregu czasowego są przechowywane w oddzielnych kolumnach pliku, biblioteka pandas bardzo ułatwia pracę z wieloma szeregami naraz. W kolejnych ćwiczeniach będziesz pracować z nowym zbiorem danych zawierającym informacje o ilości różnych rodzajów mięsa produkowanego w USA w latach 1944–2012.

Instrukcje

100 XP

Biblioteka pandas została już zaimportowana pod aliasem pd.

  • Wczytaj plik CSV znajdujący się pod adresem url_meat do DataFrame o nazwie meat.
  • Przekonwertuj kolumnę date w meat na typ datetime.
  • Ustaw kolumnę date jako indeks meat.
  • Wyświetl statystyki podsumowujące dla wszystkich kolumn numerycznych w meat.