Plotar tendências mensais e anuais
Como vimos no Capítulo 2, quando o índice de um DataFrame é do tipo datetime, é possível extrair diretamente o dia, o mês ou o ano de cada data no índice. Relembrando: você pode extrair o ano de cada data no índice usando o atributo .index.year. Em seguida, use os métodos .groupby() e .mean() para calcular o valor médio anual de cada série temporal no seu DataFrame:
index_year = df.index.year
df_by_year = df.groupby(index_year).mean()
Agora você vai aplicar o que aprendeu para exibir os valores médios agregados de cada série temporal no DataFrame jobs.
Este exercício faz parte do curso
Visualizing Time Series Data in Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Extract the month from the index of jobs
index_month = ____.____.____
# Compute the mean unemployment rate for each month
jobs_by_month = ____.____(____).____()
# Plot the mean unemployment rate for each month
ax = ____.plot(fontsize=6, linewidth=1)
# Set axis labels and legend
ax.set_xlabel('Month', fontsize=10)
ax.set_ylabel('Mean unemployment rate', fontsize=10)
ax.legend(bbox_to_anchor=(0.8, 0.6), fontsize=10)
plt.show()