New York City için 2010'dan beri kayan ortalama hava kalitesi

Son videoda kayan pencere (rolling window) fonksiyonlarını gördün. Bu yeni aracı pekiştirmek için 2010'dan beri New York City'nin hava kalitesi eğilimleriyle başlayacaksın. Özellikle, Çevre Koruma Ajansı'nın (Environmental Protection Agency) sağladığı günlük Ozon derişim seviyelerini kullanarak 90 ve 360 günlük kayan ortalamayı hesaplayıp görselleştireceksin.

Bu egzersiz

Python ile Zaman Serisi Verilerini Manipüle Etme

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

pandas'ı pd olarak ve matplotlib.pyplot'ı plt olarak zaten içe aktardık.

pd.read_csv() ile 'ozone.csv' dosyasını içe aktar; 'date' sütunundan parse_dates ve index_col argümanlarını kullanarak bir DateTimeIndex oluştur ve sonucu data değişkenine ata.
'Ozone' sütunu için 90 ve 360 takvim günlük .mean() değerlerini içeren '90D' ve '360D' sütunlarını ekle.
data veri çerçevesini 2010'dan başlayarak çiz ve title olarak 'New York City' ayarla.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Import and inspect ozone data here
data = ____
print(____)

# Calculate 90d and 360d rolling mean for the last price
data['90D'] = ____
data['360D'] = ____

# Plot data

Kodu Düzenle ve Çalıştır