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  5. 用 Python 可视化时间序列数据

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道练习

显示汇总后的数值

有时您需要以更聚合的形式展示数据。例如,co2_levels 是按周记录的数据,但您可能需要按一年中的月份汇总后再展示。在像 co2_levels 这样的 DataFrame 中,索引为 datetime 类型,您可以从索引中提取每个日期的年份:

# 从 df 的索引中提取每个日期的年份
index_year = df.index.year

若要从 df 的索引中提取日期的月份或日,分别使用 df.index.month 和 df.index.day。 然后,您可以使用从 co2_levels 索引中提取的年份配合 groupby 函数,计算各年份的 CO2 平均水平:

df_by_year = df.groupby(index_year).mean()

说明

100 XP
  • 从 co2_levels DataFrame 的索引中提取每个日期的月份,并将结果赋给变量 index_month。
  • 使用 pandas 库的 groupby 和 mean 函数,计算 co2_levels 中按月聚合的 CO2 平均值,并将结果赋给名为 mean_co2_levels_by_month 的新 DataFrame。
  • 绘制 mean_co2_levels_by_month 的数值,坐标轴刻度的字号设为 6。