Trung bình trượt chất lượng không khí ở New York City từ năm 2010

Video trước nói về các hàm cửa sổ trượt. Để luyện tập công cụ mới này, bạn sẽ bắt đầu với xu hướng chất lượng không khí của New York City từ năm 2010. Cụ thể, bạn sẽ dùng nồng độ Ozone theo ngày do Cơ quan Bảo vệ Môi trường cung cấp để tính và vẽ trung bình trượt 90 và 360 ngày.

Bài tập này là một phần của khóa học

Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Chúng ta đã nhập pandas là pd và matplotlib.pyplot là plt.

Dùng pd.read_csv() để nhập 'ozone.csv', tạo DateTimeIndex từ cột 'date' bằng parse_dates và index_col, và gán kết quả cho data.
Thêm các cột '90D' và '360D' chứa .mean() trung bình theo ngày lịch trượt 90 và 360 ngày cho cột 'Ozone'.
Vẽ data bắt đầu từ năm 2010, đặt 'New York City' làm title.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Import and inspect ozone data here
data = ____
print(____)

# Calculate 90d and 360d rolling mean for the last price
data['90D'] = ____
data['360D'] = ____

# Plot data

Chỉnh sửa và Chạy Mã