1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Опрацювання часових рядів у Python
Connected

Вправа

Ролінгові квантилі для щоденної якості повітря в Нью‑Йорку

У попередньому відео ви дізналися, як обчислювати ролінгові квантилі, щоб описувати зміни розсіювання часового ряду з часом менш чутливим до викидів способом, ніж середнє та стандартне відхилення.

Давайте обчислимо ролінгові квантилі — на рівнях 10%, 50% (медіана) і 90% — розподілу щоденної середньої концентрації озону в NYC, використовуючи ролінгове вікно у 360 днів.

Інструкції

100 XP

Ми вже імпортували pandas як pd і matplotlib.pyplot як plt. Також завантажили дані про озон за 2000–2017 роки в змінну data.

  • Застосуйте до data .resample() із щоденною частотою 'D', потім застосуйте .interpolate() для заповнення пропусків і переприсвойте результат у data.
  • Перегляньте результат за допомогою .info().
  • Створіть вікно .rolling() на 360 періодів, виберіть стовпець 'Ozone' і присвойте результат змінній rolling.
  • Додайте три нові стовпці — 'q10', 'q50' і 'q90' — у data, обчисливши відповідні квантилі з rolling.
  • Побудуйте графік для data.