Отображение агрегированных значений

Иногда бывает нужно отобразить данные в агрегированном виде. Например, набор данных co2_levels содержит еженедельные значения, однако вам может потребоваться вывести их в разбивке по месяцам года. В наборах данных, подобных DataFrame co2_levels, где индекс имеет тип datetime, можно извлечь год для каждой даты в индексе:

# extract of the year in each dates of the df DataFrame
index_year = df.index.year

Чтобы извлечь месяц или день из дат в индексах DataFrame df, используйте соответственно df.index.month и df.index.day. Затем можно применить извлечённые значения года из индексов DataFrame co2_levels и функцию groupby, чтобы вычислить среднее значение уровня CO2 по годам:

df_by_year = df.groupby(index_year).mean()

Это упражнение является частью курса

Визуализация данных временных рядов в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Извлеките значения месяцев для каждой даты в индексе DataFrame co2_levels и сохраните их в переменную index_month.
С помощью функций groupby и mean из библиотеки pandas вычислите среднемесячный уровень CO2 в DataFrame co2_levels и сохраните результат в новый DataFrame mean_co2_levels_by_month.
Постройте график на основе значений DataFrame mean_co2_levels_by_month, задав размер шрифта делений осей равным 6.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Get month for each dates in the index of co2_levels
index_month = ____.index.____

# Compute the mean CO2 levels for each month of the year
mean_co2_levels_by_month = co2_levels.____(____).____()

# Plot the mean CO2 levels for each month of the year
mean_co2_levels_by_month.____

# Specify the fontsize on the legend
plt.legend(fontsize=10)

# Show plot
plt.show()

Редактировать и запускать код