Mediana e desvio padrão de 360 dias para dados de ozônio de Nova York desde 2000

O último vídeo também mostrou a você como calcular várias estatísticas contínuas usando o método .agg(), semelhante ao .groupby().

Vamos examinar mais de perto o histórico da qualidade do ar do site NYC usando os dados de ozônio que você já viu antes. Os dados diários são muito voláteis, portanto, o uso de uma média móvel de longo prazo pode ajudar a revelar uma tendência de longo prazo.

Você usará uma janela móvel de 360 dias e o site .agg() para calcular a média móvel e o desvio padrão dos valores médios diários de ozônio desde 2000.

Este exercício faz parte do curso

Manipulação de dados de séries temporais em Python

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Instruções do exercício

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, atribua o resultado a data e elimine os valores ausentes usando .dropna().
Selecione a coluna 'Ozone' e crie uma janela .rolling() usando 360 períodos, aplique .agg() para calcular mean e std e atribua isso a rolling_stats.
Use .join() para concatenar data com rolling_stats e atribua a stats.
Trace stats usando subplots.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import and inspect ozone data here
data = ____

# Calculate the rolling mean and std here
rolling_stats = ____

# Join rolling_stats with ozone data
stats = ____

# Plot stats

Editar e executar o código