Slicning av tidsserier
Slicning är särskilt användbar för tidsserier, eftersom det är vanligt att vilja filtrera data inom ett datumintervall. Lägg till kolumnen date som index och använd sedan .loc[] för att göra urvalet. Det viktiga att komma ihåg är att hålla dina datum i ISO 8601-format, det vill säga "yyyy-mm-dd" för år-månad-dag, "yyyy-mm" för år-månad och "yyyy" för år.
Kom ihåg från kapitel 1 att du kan kombinera flera booleska villkor med logiska operatorer, till exempel &. För att göra det på en kodrad behöver du sätta parenteser () runt varje villkor.
pandas är inläst som pd och temperatures, utan index, är tillgänglig.
Den här övningen är en del av kursen
Datamanipulering med pandas
Övningsinstruktioner
- Använd booleska villkor – inte
.isin()eller.loc[]– och det fullständiga datumformatet"yyyy-mm-dd"för att filtreratemperaturespå rader där kolumnendateär från 2010 och 2011. Skriv ut resultaten. - Sätt index för
temperaturestill kolumnendateoch sortera det. - Använd
.loc[]för att filtreratemperatures_indpå rader från 2010 och 2011. - Använd
.loc[]för att filtreratemperatures_indpå rader från August 2010 till February 2011.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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(____)