Створіть часовий ряд для даних про якість повітря

У відео ви бачили, як працювати з датами, що мають некоректний формат і надані як тип string, який у pandas відображається як dtype object.

Ми підготували для вас набір даних про якість повітря (озон, pm25 і чадний газ для Нью-Йорка, 2000–2017), щоб ви потренувалися використовувати pd.to_datetime().

Ця вправа є частиною курсу

Опрацювання часових рядів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Ми вже імпортували pandas як pd і matplotlib.pyplot як plt, а також завантажили датафрейм із якістю повітря у змінну data.

Перегляньте data за допомогою .info().
Використайте pd.to_datetime, щоб перетворити стовпець 'date' на dtype datetime64.
Задайте стовпець 'date' як index.
Перевірте зміни, знову переглянувши data за допомогою .info().
Побудуйте графік data, вказавши subplots=True.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

data = pd.read_csv('nyc.csv')

# Inspect data
print(____)

# Convert the date column to datetime64


# Set date column as index


# Inspect data 
print(____)

# Plot data

Редагувати та запускати код