Média móvel da qualidade do ar desde 2010 em Nova York

O último vídeo foi sobre funções de janela deslizante. Para praticar essa nova ferramenta, você vai começar com as tendências de qualidade do ar para a cidade de Nova York desde 2010. Em particular, você usará os níveis diários de concentração de ozônio fornecidos pela Environmental Protection Agency para calcular e plotar as médias móveis de 90 e 360 dias.

Este exercício faz parte do curso

Manipulando dados de séries temporais em Python

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Instruções do exercício

Nós já importamos pandas como pd e matplotlib.pyplot como plt.

Use pd.read_csv() para importar 'ozone.csv', criando um DateTimeIndex a partir da coluna 'date' usando parse_dates e index_col, e atribua o resultado a data.
Adicione as colunas '90D' e '360D' contendo a .mean() da janela deslizante de 90 e 360 dias de calendário para a coluna 'Ozone'.
Plote data a partir de 2010, definindo 'New York City' como title.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import and inspect ozone data here
data = ____
print(____)

# Calculate 90d and 360d rolling mean for the last price
data['90D'] = ____
data['360D'] = ____

# Plot data

Editar e executar o código