Crie uma série temporal de dados de qualidade do ar

Você viu no vídeo como lidar com datas que não estão no formato correto e são fornecidas como string, representadas como dtype object no pandas.

Preparamos um conjunto de dados com informações de qualidade do ar (ozônio, pm25 e monóxido de carbono para NYC, 2000–2017) para você praticar o uso de pd.to_datetime().

Este exercício faz parte do curso

Manipulando dados de séries temporais em Python

Ver curso

Instruções do exercício

Já importamos pandas como pd e matplotlib.pyplot como plt para você, e carregamos o DataFrame de qualidade do ar na variável data.

Inspecione data usando .info().
Use pd.to_datetime para converter a column 'date' para dtype datetime64.
Defina a column 'date' como index.
Valide as alterações inspecionando data novamente com .info().
Plote data usando subplots=True.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

data = pd.read_csv('nyc.csv')

# Inspect data
print(____)

# Convert the date column to datetime64


# Set date column as index


# Inspect data 
print(____)

# Plot data

Editar e executar o código