Побудова графіка середньої частоти

Нарешті, створимо середні за день значення згадувань обох гештегів і побудуємо їх у часі. Спочатку отримаємо частки з двох булевих Series за днями, а потім візуалізуємо їх.

matplotlib.pyplot імпортовано як plt, а ds_tweets уже завантажено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз даних із соцмереж у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Згенеруйте середню кількість твітів для стовпця python, використавши методи .resample() і .mean(). .resample() приймає один аргумент — '1 d', щоб отримати денні середні.
Зробіть те саме для стовпця rstats.
Побудуйте лінійний графік використання #python, використавши mean_python. Для осі x використайте mean_python.index.day.
Зробіть те саме з mean_rstats.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Average of python column by day
mean_python = ____[____].____(____).____()

# Average of rstats column by day
mean_rstats = ____[____].____(____).____()

# Plot mean python by day(green)/mean rstats by day(blue)
plt.plot(____, ____, color = 'green')
plt.plot(____, ____, ____)

# Add labels and show
plt.xlabel('Day'); plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Language mentions over time')
plt.legend(('#python', '#rstats'))
plt.show()

Редагувати та запускати код