В этом блоге мы обсудим выполненный Анализ данных, основанный на следующем наборе данных.
«Указывает ли кажущаяся температура и влажность, сравниваемые ежемесячно за 10 лет данных, увеличение из-за глобального потепления»
Ниже представлена Гипотеза для анализа.
Гипотеза означает, что нам нужно найти, является ли средняя кажущаяся температура за месяц месяца, скажем, апрелем, начиная с 2006 по 2016 год, и средней влажностью для за тот же период увеличились или нет. Ежемесячный анализ необходимо проводить за все 12 месяцев в течение 10-летнего периода. Таким образом, вы в основном передискретизируете свои данные с почасовых на месячные, а затем сравниваете тот же месяц за 10-летний период. Поддержите свой анализ соответствующими визуализациями, используя библиотеку matplotlib и/или seaborn.
Шаг 1. Импорт библиотек и набора данных
Шаг 2. Просмотр набора данных
Шаг 3. Очистка набора данных
На этом шаге мы подготовим наши данные для построения графика, для которого мы сначала удалим ненужные столбцы (все, кроме температуры и влажности).
Затем мы преобразуем часовой пояс в +00:00 UTC.
Шаг 4. Нанесение данных на график
Во-первых, мы посмотрим на конкретный месяц в качестве примера
Во-вторых, мы построим весь набор данных за все месяцы (вместе)
Затем мы проанализируем и построим график по месяцам
январь
февраль
Март
апреля
май
июнь
июль
август
сентябрь
Октябрь
ноябрь
Декабрь
Анализ: с апреля по август наблюдается небольшое изменение температуры, но практически не меняется влажность за 10 лет (2006–2010 гг.). Принимая во внимание, что в течение месяца с сентября по март температура сильно меняется, но влажность снова остается неизменной.
Поддержка или контакт -
