Setarea și modificarea frecvenței seriilor de timp

În videoclip ai văzut cum să atribui o frecvență unui DateTimeIndex și cum să o modifici ulterior.

Acum vei folosi date despre concentrația zilnică de monoxid de carbon din New York, Los Angeles și Chicago, pentru perioada 2005–2017.

Vei seta frecvența la zilnic calendaristic, apoi vei rееșantiona la frecvență lunară și vei vizualiza ambele serii pentru a observa cum influențează frecvența datele.

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 fișierul co_cities.csv într-o variabilă numită co.

Inspectează co folosind .info().
Folosește .asfreq() pentru a seta frecvența la zilnic calendaristic.
Afișează un grafic al variabilei 'co' folosind subplots=True.
Schimbă frecvența la lunară folosind aliasul 'M'.
Afișează un alt grafic al variabilei co folosind subplots=True.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Inspect data
print(____)

# Set the frequency to calendar daily
co = ____

# Plot the data



# Set frequency to monthly
co = ____

# Plot the data

Editează și rulează codul