Чтение данных с временным индексом
Объекты DataFrame в pandas могут иметь индекс, обозначающий время — Matplotlib распознаёт его и использует при подписи осей.
В этом упражнении вы прочитаете данные из файла climate_change.csv, который содержит уровни CO2 и температуры, зафиксированные 6-го числа каждого месяца с 1958 по 2016 год. Для загрузки данных используйте функцию read_csv из библиотеки pandas. Аргументы parse_dates и index_col помогут задать DateTimeIndex.
Не забудьте заглянуть в Matplotlib Cheat Sheet — там собраны ключевые концепции и методы в удобном формате.
Это упражнение является частью курса
Введение в визуализацию данных с Matplotlib
Инструкции к упражнению
- Импортируйте библиотеку pandas под псевдонимом
pd. - Загрузите данные из CSV-файла
'climate_change.csv'с помощьюpd.read_csv. - Используйте аргумент
parse_dates, чтобы распознать столбец"date"как даты. - Используйте аргумент
index_col, чтобы задать столбец"date"в качестве индекса.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import pandas as pd
____
# Read the data from file using read_csv
climate_change = pd.read_csv(____, ____, ____)