Ex1：太阳辐射数据集
现有一份关于太阳辐射的数据集：
In [128]: df = pd.read_csv('data/solar.csv', usecols=['Data','Time',
.....: 'Radiation','Temperature'])
.....:
In [129]: df.head(3)
Out[129]:
Data Time Radiation Temperature
0 9/29/2016 12:00:00 AM 23:55:26 1.21 48
1 9/29/2016 12:00:00 AM 23:50:23 1.21 48
2 9/29/2016 12:00:00 AM 23:45:26 1.23 48
- 将
Datetime, Time合并为一个时间列Datetime，同时把它作为索引后排序。 - 每条记录时间的间隔显然并不一致，请解决如下问题：
- 找出间隔时间的前三个最大值所对应的三组时间戳。
- 是否存在一个大致的范围，使得绝大多数的间隔时间都落在这个区间中？如果存在，请对此范围内的样本间隔秒数画出柱状图，设置
bins=50。 - 求如下指标对应的
Series： - 温度与辐射量的6小时滑动相关系数
- 以三点、九点、十五点、二十一点为分割，该观测所在时间区间的温度均值序列
- 每个观测6小时前的辐射量（一般而言不会恰好取到，此时取最近时间戳对应的辐射量）
Ex2：水果销量数据集
现有一份2019年每日水果销量记录表：
In [130]: df = pd.read_csv('data/fruit.csv')
In [131]: df.head(3)
Out[131]:
Date Fruit Sale
0 2019-04-18 Peach 15
1 2019-12-29 Peach 15
2 2019-06-05 Peach 19
- 统计如下指标：
- 每月上半月（15号及之前）与下半月葡萄销量的比值
- 每月最后一天的生梨销量总和
- 每月最后一天工作日的生梨销量总和
- 每月最后五天的苹果销量均值
- 按月计算周一至周日各品种水果的平均记录条数，行索引外层为水果名称，内层为月份，列索引为星期。
- 按天计算向前10个工作日窗口的苹果销量均值序列，非工作日的值用上一个工作日的结果填充。