Установите индекс таблицы равным столбцу Datetime. В документации Pandas выберите любой способ установки индекса.

Напечатайте на экране информацию о таблице (уже в прекоде)

import pandas as pd

#data = pd.read_csv('/datasets/energy_consumption.csv', parse_dates=[0]).set_index()

data = pd.read_csv('/datasets/energy_consumption.csv', parse_dates=[0], index_col = ['Datetime'] )

print(data.info())

Результат

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 145366 entries, 2002-12-31 01:00:00 to 2018-01-02 00:00:00
Data columns (total 1 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 PJME_MW 145366 non-null float64
dtypes: float64(1)
memory usage: 2.2 MB

Да будет свет. И временной ряд тоже! Неужели у нас есть данные с декабря 2002 по январь 2018 года? Перепроверим!

: Категория: Я.Практикум Data Science; Просмотров: 1485

Главная

ВР.17/24.2/5.2/8.Задача 2