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.

Importă biblioteca pandas cu aliasul pd.
Citește datele din fișierul CSV numit 'climate_change.csv' folosind pd.read_csv.
Folosește argumentul cheie parse_dates pentru a interpreta coloana "date" ca dată calendaristică.
Folosește argumentul cheie index_col pentru a seta coloana "date" ca index.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}exercițiu

Instrucțiuni

exercițiu