Показати агреговані значення

Інколи потрібно показати дані в більш агрегованому вигляді. Наприклад, дані co2_levels містять щотижневі спостереження, але може знадобитися показати значення, агреговані за місяцями року. У таких наборах даних, як датафрейм co2_levels, де індекс має тип datetime, ви можете отримати рік для кожної дати в індексі:

# extract of the year in each dates of the df DataFrame
index_year = df.index.year

Щоб отримати місяць або день дат в індексі датафрейму df, використайте відповідно df.index.month і df.index.day. Далі можна використати отриманий рік кожного елемента індексу у датафреймі co2_levels та функцію groupby, щоб обчислити середні значення рівня CO2 за роками:

df_by_year = df.groupby(index_year).mean()

Ця вправа є частиною курсу

Візуалізація часових рядів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Витягніть місяць для кожної дати в індексі датафрейму co2_levels і збережіть значення у змінній index_month.
Використовуючи функції groupby та mean з бібліотеки pandas, обчисліть помісячні середні значення рівня CO2 у датафреймі co2_levels і збережіть їх у новому датафреймі mean_co2_levels_by_month.
Побудуйте графік значень датафрейму mean_co2_levels_by_month, використавши розмір шрифту 6 для поділок на осях.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()

Редагувати та запускати код