Creează o serie de timp cu date privind calitatea aerului

Ai văzut în video cum să lucrezi cu date care nu sunt în formatul corect, ci sunt furnizate ca tipuri string, reprezentate ca dtype object în pandas.

Am pregătit un set de date cu informații despre calitatea aerului (ozon, pm25 și monoxid de carbon pentru New York, 2000–2017) pentru a exersa utilizarea funcției pd.to_datetime().

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, și am încărcat DataFrame-ul cu date despre calitatea aerului în variabila data.

Inspectează data folosind .info().
Folosește pd.to_datetime pentru a converti coloana 'date' la dtype datetime64.
Setează coloana 'date' ca index.
Validează modificările inspectând din nou data cu .info().
Vizualizează data folosind subplots=True.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

data = pd.read_csv('nyc.csv')

# Inspect data
print(____)

# Convert the date column to datetime64


# Set date column as index


# Inspect data 
print(____)

# Plot data

Editează și rulează codul