创建空气质量数据的时间序列
您已经在视频中看到如何处理格式不正确、而是以 string 类型提供（在 pandas 中表示为 dtype 为 object）的日期。
我们为您准备了一份空气质量数据集（纽约市 2000-2017 年的臭氧、PM2.5 和一氧化碳），用于练习使用 pd.to_datetime()。
本练习是课程的一部分
Python 中的时间序列数据处理
练习说明
我们已为您导入 pandas 为 pd，并将 matplotlib.pyplot 导入为 plt，同时把空气质量 DataFrame 加载为变量 data。
- 使用
.info()查看data。 - 使用
pd.to_datetime将'date'列转换为dtypedatetime64。 - 将
'date'列设为index。 - 再次使用
.info()检查data，以验证更改。 - 使用
subplots=True绘制data。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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