Срезы временных рядов

Срезы особенно удобны при работе с временными рядами, когда нужно отфильтровать данные за определённый период. Добавьте столбец date в индекс, а затем используйте .loc[] для выборки. Важно помнить, что даты необходимо записывать в формате ISO 8601: "yyyy-mm-dd" для года, месяца и дня, "yyyy-mm" для года и месяца, и "yyyy" для года.

Вспомните из главы 1, что несколько булевых условий можно объединять с помощью логических операторов, например &. Чтобы сделать это в одну строку кода, каждое условие нужно заключить в круглые скобки ().

pandas загружен как pd, таблица temperatures без индекса доступна для работы.

Это упражнение является частью курса

Работа с данными в pandas

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используя булевы условия (без .isin() и .loc[]) и полный формат даты "yyyy-mm-dd", отфильтруйте строки таблицы temperatures, в которых столбец date относится к 2010 и 2011 годам, и выведите результат.
Установите столбец date в качестве индекса таблицы temperatures и отсортируйте его.
С помощью .loc[] выберите из temperatures_ind строки за 2010 и 2011 годы.
С помощью .loc[] выберите из temperatures_ind строки за период с August 2010 по February 2011.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Use Boolean conditions to subset temperatures for rows in 2010 and 2011
temperatures_bool = ____[(____ >= ____) & (____ <= ____)]
print(temperatures_bool)

# Set date as the index and sort the index
temperatures_ind = temperatures.____.____

# Use .loc[] to subset temperatures_ind for rows in 2010 and 2011
print(____)

# Use .loc[] to subset temperatures_ind for rows from Aug 2010 to Feb 2011
print(____)

Редактировать и запускать код