Media mobilă a calității aerului din 2010 pentru New York City

Ultimul video a fost despre funcțiile de fereastră glisantă. Pentru a exersa acest nou instrument, vei începe cu tendințele calității aerului din New York City începând cu 2010. Mai exact, vei folosi nivelurile zilnice de concentrație a ozonului furnizate de Agenția pentru Protecția Mediului, pentru a calcula și reprezenta grafic media mobilă pe 90 și 360 de zile.

Acest exercițiu face parte din cursul

Manipularea datelor de tip serie de timp în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Am importat deja pandas ca pd și matplotlib.pyplot ca plt.

Folosește pd.read_csv() pentru a importa 'ozone.csv', creând un DateTimeIndex din coloana 'date' cu ajutorul parse_dates și index_col, și atribuie rezultatul variabilei data.
Adaugă coloanele '90D' și '360D' care să conțină media mobilă .mean() pe 90, respectiv 360 de zile calendaristice pentru coloana 'Ozone'.
Reprezentați grafic data începând din 2010, setând 'New York City' ca titlu (title).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import and inspect ozone data here
data = ____
print(____)

# Calculate 90d and 360d rolling mean for the last price
data['90D'] = ____
data['360D'] = ____

# Plot data

Editează și rulează codul