เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การกำหนดและเปลี่ยนความถี่ของ time series

ในวิดีโอ คุณได้เรียนรู้วิธีกำหนดความถี่ให้กับ DateTimeIndex และเปลี่ยนความถี่นั้น

ในแบบฝึกหัดนี้ จะใช้ข้อมูลความเข้มข้นของก๊าซคาร์บอนมอนอกไซด์รายวันในนิวยอร์ก ลอสแองเจลิส และชิคาโก ช่วงปี 2005–2017

เราจะกำหนดความถี่เป็นรายวันตามปฏิทิน แล้วรีแซมเปิลเป็นรายเดือน จากนั้นแสดงกราฟของทั้งสอง series เพื่อดูว่าความถี่ที่แตกต่างกันส่งผลต่อข้อมูลอย่างไร

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การจัดการข้อมูล Time Series ใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

ได้นำเข้า pandas เป็น pd และ matplotlib.pyplot เป็น plt ไว้แล้ว รวมถึงโหลดไฟล์ co_cities.csv ลงในตัวแปร co เรียบร้อยแล้ว

  • ตรวจสอบ co โดยใช้ .info()
  • ใช้ .asfreq() เพื่อกำหนดความถี่เป็นรายวันตามปฏิทิน
  • แสดงกราฟของ 'co' โดยใช้ subplots=True
  • เปลี่ยนความถี่เป็นรายเดือนโดยใช้ alias 'M'
  • แสดงกราฟอีกครั้งของ co โดยใช้ subplots=True

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Inspect data
print(____)

# Set the frequency to calendar daily
co = ____

# Plot the data



# Set frequency to monthly
co = ____

# Plot the data
แก้ไขและรันโค้ด