Compare as tendências semanais, mensais e anuais de ozônio para NYC & LA
Você viu no vídeo como reduzir a amostragem e agregar séries temporais sobre a qualidade do ar.
Primeiro, você aplicará essa nova habilidade aos dados de ozônio dos sites NYC e LA desde 2000 para comparar a tendência da qualidade do ar em frequências semanais, mensais e anuais e explorar como diferentes períodos de reamostragem afetam a visualização.
Este exercício faz parte do curso
Manipulação de dados de séries temporais em Python
Instruções de exercício
Importamos novamente pandas como pd e matplotlib.pyplot como plt para você.
- Use
pd.read_csv()para importar'ozone.csv'e definir umDateTimeIndexcom base na coluna'date'usando parse_dates eindex_col, atribua o resultado aozonee inspecione usando.info(). - Aplique
.resample()com frequência semanal ('W') aozone, agregue usando.mean()e trace o resultado. - Repita o procedimento com frequências mensais (
'M') e anuais ('A'), plotando cada resultado.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Import and inspect data here
ozone = ____
# Calculate and plot the weekly average ozone trend
# Calculate and plot the monthly average ozone trend
# Calculate and plot the annual average ozone trend