Toplanmış değerleri görüntüle
Bazen verilerini daha toplanmış (agregasyonlu) bir biçimde göstermen gerekebilir. Örneğin, co2_levels verisi haftalık değerler içerir, ancak bunları yılın aylarına göre toplanmış halde göstermen gerekebilir. İndeksi datetime türünde olan co2_levels gibi veri kümelerinde, indeksteki her tarihin yılını çıkarabilirsin:
# df DataFrame'indeki her tarihin yılını çıkarma
index_year = df.index.year
df DataFrame'inin indekslerindeki tarihlerden ay veya günü çıkarmak için sırasıyla df.index.month ve df.index.day kullanırsın.
Daha sonra co2_levels DataFrame'inde her indeksin çıkarılan yılını ve groupby fonksiyonunu kullanarak yıllara göre ortalama CO2 düzeylerini hesaplayabilirsin:
df_by_year = df.groupby(index_year).mean()
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Zaman Serisi Verilerini Görselleştirme
Egzersiz talimatları
co2_levelsDataFrame'inin indeksindeki her tarih için ayı çıkar ve değerleriindex_monthadlı bir değişkene ata.pandaskütüphanesindekigroupbyvemeanfonksiyonlarını kullanarakco2_levelsDataFrame'inde aylık ortalama CO2 düzeylerini hesapla ve bunumean_co2_levels_by_monthadlı yeni bir DataFrame'e ata.mean_co2_levels_by_monthDataFrame'inin değerlerini eksen tık işaretleri için yazı tipi boyutu 6 olacak şekilde görselleştir.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()