Reprezentarea tendințelor lunare și anuale
Așa cum am văzut în Capitolul 2, atunci când indexul unui DataFrame este de tipul datetime, poți extrage direct ziua, luna sau anul fiecărei date din index. Ca reminder, poți extrage anul fiecărei date din index folosind atributul .index.year. Apoi poți folosi metodele .groupby() și .mean() pentru a calcula valoarea medie anuală a fiecărei serii de timp din DataFrame:
index_year = df.index.year
df_by_year = df.groupby(index_year).mean()
Acum vei aplica ce ai învățat pentru a afișa valorile medii agregate ale fiecărei serii de timp din DataFrame-ul jobs.
Acest exercițiu face parte din cursul
Vizualizarea datelor de tip serie temporală în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Extract the month from the index of jobs
index_month = ____.____.____
# Compute the mean unemployment rate for each month
jobs_by_month = ____.____(____).____()
# Plot the mean unemployment rate for each month
ax = ____.plot(fontsize=6, linewidth=1)
# Set axis labels and legend
ax.set_xlabel('Month', fontsize=10)
ax.set_ylabel('Mean unemployment rate', fontsize=10)
ax.legend(bbox_to_anchor=(0.8, 0.6), fontsize=10)
plt.show()