"Nous indexons les données par le mois durant lequel elles ont été relevées. Nous remarquons qu'elles sont déjà ordonnées par ordre chronologique."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 146,
...
...
@@ -3200,7 +3207,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Quelques graphiques\n",
"## Premières observations\n",
"\n",
"Nous utilisons les données complétées pour la suite de cette analyse (colonnes `Filled`).\n",
"\n",
...
...
@@ -3243,7 +3250,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Nous observons une augmentation globale de la concentration de C02, ainsi qu'une oscillation périodique à plus petite échelle. Zoomons sur une partie du graphique pour observer ces oscillations plus précisément."
"Nous observons une augmentation systématique de la concentration de C02 couplée à une oscillation périodique à plus petite échelle. Zoomons sur une partie du graphique pour observer ces oscillations plus précisément."
]
},
{
...
...
@@ -3321,7 +3328,180 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Nous ponvons également isoler les fluctuations saisonales et les représenter."
"Superposons enfin ces deux types de données sur un même graphique, globalement puis en se restreignant à une période de quelques années."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 178,
"metadata": {
"scrolled": true
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f3939f0cf98>"
"Nous ponvons isoler les fluctuations saisonales afin de les étudier indépendemment. En voici une représentation (sur une échelle de quelques années par souci de lisibilité)."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 165,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f3939ff8dd8>"
