Построение графика средней частоты

Наконец, мы рассчитаем среднесуточное количество упоминаний обоих хештегов и построим графики их изменений во времени. Сначала вычислим доли из двух булевых серий по дням, а затем построим графики.

matplotlib.pyplot уже импортирован как plt, а ds_tweets загружен для вас.

Это упражнение является частью курса

Анализ данных социальных сетей на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Вычислите среднее количество твитов по столбцу python с помощью методов .resample() и .mean(). Метод .resample() принимает один аргумент — '1 d' — для получения суточных средних.
Выполните то же самое для столбца rstats.
Постройте линию для использования #python с помощью mean_python. В качестве оси X используйте mean_python.index.day.
Выполните то же самое для mean_rstats.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Average of python column by day
mean_python = ____[____].____(____).____()

# Average of rstats column by day
mean_rstats = ____[____].____(____).____()

# Plot mean python by day(green)/mean rstats by day(blue)
plt.plot(____, ____, color = 'green')
plt.plot(____, ____, ____)

# Add labels and show
plt.xlabel('Day'); plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Language mentions over time')
plt.legend(('#python', '#rstats'))
plt.show()

Редактировать и запускать код