Definir e alterar a frequência de séries temporais
No vídeo, você viu como definir uma frequência para um DateTimeIndex e depois alterar essa frequência.
Agora, você vai usar dados da concentração diária de monóxido de carbono em NYC, LA e Chicago de 2005 a 2017.
Você vai definir a frequência para diária de calendário e depois fazer o reamostramento para frequência mensal, além de visualizar as duas séries para ver como as diferentes frequências afetam os dados.
Este exercício faz parte do curso
Manipulando dados de séries temporais em Python
Instruções do exercício
Já importamos pandas como pd e matplotlib.pyplot como plt, e já carregamos o arquivo co_cities.csv na variável co.
- Inspecione
cousando.info(). - Use
.asfreq()para definir a frequência como diária de calendário. - Mostre um gráfico de
'co'usandosubplots=True. - Altere a frequência para mensal usando o alias
'M'. - Mostre outro gráfico de
cousandosubplots=True.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Inspect data
print(____)
# Set the frequency to calendar daily
co = ____
# Plot the data
# Set frequency to monthly
co = ____
# Plot the data