Exibir valores agregados

Às vezes, você pode precisar exibir seus dados de forma mais agregada. Por exemplo, os dados de co2_levels contêm valores semanais, mas talvez você precise mostrar esses valores agregados por mês do ano. Em conjuntos de dados como o DataFrame co2_levels, em que o índice é do tipo datetime, você pode extrair o ano de cada data no índice:

# extrair o ano de cada data do DataFrame df
index_year = df.index.year

Para extrair o mês ou o dia das datas nos índices do DataFrame df, use df.index.month e df.index.day, respectivamente. Em seguida, você pode usar o ano extraído de cada índice no DataFrame co2_levels e a função groupby para calcular a média dos níveis de CO2 por ano:

df_by_year = df.groupby(index_year).mean()

Este exercício faz parte do curso

Visualizing Time Series Data in Python

Ver curso

Instruções do exercício

Extraia o mês de cada uma das datas no índice do DataFrame co2_levels e atribua os valores a uma variável chamada index_month.
Usando as funções groupby e mean da biblioteca pandas, calcule a média mensal dos níveis de CO2 no DataFrame co2_levels e atribua o resultado a um novo DataFrame chamado mean_co2_levels_by_month.
Plote os valores do DataFrame mean_co2_levels_by_month usando fontsize igual a 6 para os rótulos dos eixos.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Get month for each dates in the index of co2_levels
index_month = ____.index.____

# Compute the mean CO2 levels for each month of the year
mean_co2_levels_by_month = co2_levels.____(____).____()

# Plot the mean CO2 levels for each month of the year
mean_co2_levels_by_month.____

# Specify the fontsize on the legend
plt.legend(fontsize=10)

# Show plot
plt.show()

Editar e executar o código