Объединение и передискретизация
Теперь вы объедините данные об окружающей среде с набором данных о дорожном трафике.
Набор данных о трафике содержит 2 столбца: light_veh и heavy_veh.
heavy_veh— количество тяжёлых транспортных средств (грузовиков или автобусов) в час на дороге небольшого города.light_veh— количество лёгких транспортных средств (легковых автомобилей или мотоциклов) в час на той же дороге.
Набор данных об окружающей среде включает:
temperature— температура в градусах Цельсия.humidity— влажность в процентах.sunshine— продолжительность солнечного сияния в секундах.
Поскольку данные о трафике агрегированы по часовым интервалам, а данные об окружающей среде — по 10-минутным, потребуется привести их к единому временному разрешению.
Данные доступны в переменных environ и traffic.
Это упражнение является частью курса
Анализ данных Интернета вещей на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Combine the DataFrames
environ_traffic = pd.____([____], axis=____)
# Print first 5 rows
____