设置并更改时间序列频率
在视频中，您已经看到如何为 DateTimeIndex 指定频率，并在之后更改该频率。
现在，您将使用 2005-17 年 NYC、LA 和 Chicago 的每日一氧化碳浓度数据。
您将把频率设为日历日，然后重采样为月度频率，并可视化这两组序列，以查看不同频率如何影响数据。
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
我们已将 pandas 导入为 pd，将 matplotlib.pyplot 导入为 plt，并已将 co_cities.csv 文件加载到变量 co 中。
- 使用
.info()检查co。 - 使用
.asfreq()将频率设为日历日。 - 使用
subplots=True绘制'co'的图。 - 使用别名
'M'将频率更改为月度。 - 再次使用
subplots=True绘制co的图。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Inspect data
print(____)
# Set the frequency to calendar daily
co = ____
# Plot the data
# Set frequency to monthly
co = ____
# Plot the data