Создание временного ряда данных о качестве воздуха

В видео вы узнали, как работать с датами в неправильном формате — когда они представлены как тип string и отображаются как dtype object в pandas.

Мы подготовили набор данных о качестве воздуха (содержание озона, PM2.5 и угарного газа в Нью-Йорке за 2000–2017 годы), чтобы вы могли попрактиковаться в использовании pd.to_datetime().

Это упражнение является частью курса

Работа с временными рядами в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Библиотеки pandas (как pd) и matplotlib.pyplot (как plt) уже импортированы, а данные о качестве воздуха загружены в переменную data в виде DataFrame.

Изучите data с помощью .info().
Используйте pd.to_datetime, чтобы преобразовать столбец 'date' в тип datetime64.
Установите столбец 'date' в качестве индекса.
Проверьте изменения, снова вызвав .info() на объекте data.
Постройте график для data, используя subplots=True.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

data = pd.read_csv('nyc.csv')

# Inspect data
print(____)

# Convert the date column to datetime64


# Set date column as index


# Inspect data 
print(____)

# Plot data

Редактировать и запускать код