Afișarea valorilor agregate

Uneori poate fi necesar să afișezi datele într-o formă mai agregată. De exemplu, setul de date co2_levels conține date săptămânale, dar poate fi nevoie să afișezi valorile agregate pe lună din an. În seturi de date precum DataFrame-ul co2_levels, unde indexul este de tip datetime, poți extrage anul fiecărei date din index:

# extract of the year in each dates of the df DataFrame
index_year = df.index.year

Pentru a extrage luna sau ziua din datele aflate în indecșii DataFrame-ului df, vei folosi df.index.month și, respectiv, df.index.day. Poți folosi apoi anul extras din fiecare index al DataFrame-ului co2_levels împreună cu funcția groupby pentru a calcula nivelul mediu de CO2 pe an:

df_by_year = df.groupby(index_year).mean()

Acest exercițiu face parte din cursul

Vizualizarea datelor de tip serie temporală în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Extrage luna pentru fiecare dată din indexul DataFrame-ului co2_levels și atribuie valorile unei variabile numite index_month.
Folosind funcțiile groupby și mean din biblioteca pandas, calculează nivelul mediu lunar de CO2 din DataFrame-ul co2_levels și atribuie rezultatul unui nou DataFrame numit mean_co2_levels_by_month.
Reprezintă grafic valorile din DataFrame-ul mean_co2_levels_by_month folosind o dimensiune a fontului de 6 pentru marcajele axelor.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Get month for each dates in the index of co2_levels
index_month = ____.index.____

# Compute the mean CO2 levels for each month of the year
mean_co2_levels_by_month = co2_levels.____(____).____()

# Plot the mean CO2 levels for each month of the year
mean_co2_levels_by_month.____

# Specify the fontsize on the legend
plt.legend(fontsize=10)

# Show plot
plt.show()

Editează și rulează codul