比較 NYC 與 LA 的每週、每月與每年臭氧趨勢
你在影片中已經看過如何對空氣品質的時間序列進行降採樣與彙總。
首先，請把這項新技能用在自 2000 年以來 NYC 與 LA 的臭氧資料上，分別以每週、每月與每年的頻率比較空氣品質趨勢，並觀察不同重採樣期間如何影響視覺化。
本練習屬於課程
Manipulating Time Series Data in Python
練習說明
我們已替你匯入 pandas 為 pd，以及 matplotlib.pyplot 為 plt。
- 使用
pd.read_csv()匯入'ozone.csv'，並以'date'欄位透過parse_dates與index_col設定DateTimeIndex，將結果指派給ozone，並用.info()檢查。 - 對
ozone使用.resample()設定每週頻率（'W'），以.mean()彙總並繪圖。 - 以每月（
'M'）與每年（'A'）頻率重複上述步驟，並各自繪製結果。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Import and inspect data here
ozone = ____
# Calculate and plot the weekly average ozone trend
# Calculate and plot the monthly average ozone trend
# Calculate and plot the annual average ozone trend