Добавьте в столбец 'rolling_mean' скользящее среднее с размером окна, равным 10. Выведите на экран графики энергопотребления с января по июнь 2018 года и скользящего среднего (уже в прекоде).
Подсказка
Вызовите функцию rolling() с аргументом 10, а затем функцию mean().
import pandas as pd
data = pd.read_csv('/datasets/energy_consumption.csv', index_col=[0], parse_dates=[0])
data.sort_index(inplace=True)
data = data['2018-01':'2018-06'].resample('1D').sum()
data['rolling_mean'] = data.rolling(10).mean()
data.plot()Результат
Зима!.. Расход энергии бушует, Обогреватель там и тут; Эх, PJME горюет: весна — хватает всем открытого окна. А летом кондиционер задует: Контора заработает сполна! (В Pandas результат усреднения выводится не в середине, а в конце окна!)