1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian trong Python
Connected

Bài tập

So sánh xu hướng ozone theo tuần, tháng và năm cho NYC & LA

Bạn đã xem trong video cách giảm tần suất (downsample) và tổng hợp chuỗi thời gian về chất lượng không khí.

Đầu tiên, bạn sẽ áp dụng kỹ năng mới này cho dữ liệu ozone của cả NYC và LA từ năm 2000 để so sánh xu hướng chất lượng không khí ở tần suất theo tuần, tháng và năm, đồng thời khám phá cách các khoảng lấy mẫu khác nhau ảnh hưởng đến việc trực quan hóa.

Hướng dẫn

100 XP

Chúng tôi đã nhập sẵn pandas với tên pd và matplotlib.pyplot với tên plt cho bạn.

  • Dùng pd.read_csv() để nhập 'ozone.csv' và thiết lập DateTimeIndex dựa trên cột 'date' bằng parse_dates và index_col, gán kết quả cho ozone và kiểm tra bằng .info().
  • Áp dụng .resample() với tần suất theo tuần ('W') cho ozone, tổng hợp bằng .mean() và vẽ biểu đồ kết quả.
  • Lặp lại với tần suất theo tháng ('M') và theo năm ('A'), và vẽ biểu đồ cho từng kết quả.