建立空氣品質資料的時間序列
你在影片中已看到如何處理格式不正確、而是以 string 型別提供的日期（在 pandas 中表示為 dtype object）。
我們已為你準備一個空氣品質資料集（2000–2017 年紐約市的臭氧、PM2.5 與一氧化碳），讓你練習使用 pd.to_datetime()。
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，並將空氣品質的 DataFrame 載入變數 data。
- 使用
.info()檢視data。 - 使用
pd.to_datetime將column'date'轉為dtypedatetime64。 - 將
'date'column設為index。 - 再次以
.info()檢視data，確認變更。 - 使用
subplots=True繪製data。
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。
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