Compară tendințele săptămânale, lunare și anuale ale ozonului pentru NYC și LA

Ai văzut în video cum să reduci frecvența eșantionării și să agregezi serii de timp privind calitatea aerului.

În continuare, vei aplica această nouă competență pe date despre ozon pentru NYC și LA începând cu anul 2000, pentru a compara tendința calității aerului la frecvențe săptămânale, lunare și anuale și pentru a explora cum influențează diferitele perioade de reesantionare vizualizarea.

Acest exercițiu face parte din cursul

Manipularea datelor de tip serie de timp în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Am importat din nou pandas ca pd și matplotlib.pyplot ca plt pentru tine.

Folosește pd.read_csv() pentru a importa 'ozone.csv' și setează un DateTimeIndex pe baza coloanei 'date' folosind parse_dates și index_col, atribuie rezultatul variabilei ozone și inspectează-l cu .info().
Aplică .resample() cu frecvență săptămânală ('W') asupra ozone, agregează folosind .mean() și trasează graficul rezultatului.
Repetă cu frecvențele lunară ('M') și anuală ('A'), trasând graficul fiecărui rezultat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import and inspect data here
ozone = ____


# Calculate and plot the weekly average ozone trend



# Calculate and plot the monthly average ozone trend



# Calculate and plot the annual average ozone trend

Editează și rulează codul