Citirea datelor cu un index temporal
Obiectele DataFrame din pandas pot avea un index care reprezintă timpul – acesta este recunoscut de Matplotlib pentru etichetarea axelor.
În acest exercițiu vei citi date din fișierul climate_change.csv, care conține niveluri de CO2 și temperaturi înregistrate în a 6-a zi a fiecărei luni, între 1958 și 2016, folosind funcția read_csv din pandas. Argumentele parse_dates și index_col te ajută să definești un DateTimeIndex.
Nu uita să consulți Matplotlib Cheat Sheet pentru o prezentare rapidă a conceptelor și metodelor esențiale.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în vizualizarea datelor cu Matplotlib
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Importă biblioteca pandas cu aliasul
pd. - Citește datele din fișierul CSV numit
'climate_change.csv'folosindpd.read_csv. - Folosește argumentul cheie
parse_datespentru a interpreta coloana"date"ca dată calendaristică. - Folosește argumentul cheie
index_colpentru a seta coloana"date"ca index.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import pandas as pd
____
# Read the data from file using read_csv
climate_change = pd.read_csv(____, ____, ____)