ПочатиПочніть безкоштовно

Збільшення масштабу за допомогою часового індексу

Коли часовий ряд подано з часовим індексом, цей індекс можна використовувати як вісь x під час побудови графіка. Також можна вибрати діапазон дат, щоб наблизити певний період у часовому ряді, використовуючи засоби індексування pandas. У цій вправі ви виберете частину набору даних часових рядів і побудуєте графік для цього періоду.

Дані збережено в датафреймі climate_change, який має часовий індекс із датами вимірювань і два стовпці даних: "co2" та "relative_temp".

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до візуалізації даних з Matplotlib

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Використайте plt.subplots, щоб створити фігуру з однією віссю та зберегти їх у змінних fig і ax відповідно.
  • Створіть змінну seventies, що міститиме всі дані між "1970-01-01" і "1979-12-31".
  • Додайте дані з seventies на графік: використайте index датафрейму як значення по осі x і стовпець "co2" як значення по осі y.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

import matplotlib.pyplot as plt

# Use plt.subplots to create fig and ax
____

# Create variable seventies with data from "1970-01-01" to "1979-12-31"
seventies = climate_change[____]

# Add the time-series for "co2" data from seventies to the plot
____(____, ____["co2"])

# Show the figure
____
Редагувати та запускати код