freeCodeCamp/curriculum/challenges/german/08-data-analysis-with-python/data-analysis-with-python-projects/page-view-time-series-visualizer.md

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--description--

Du wirst mit unserem Replit-Startercode an diesem Projekt arbeiten.

Wir sind noch dabei, den interaktiven Teil des Python-Kurses zu entwickeln. Hier sind erstmal einige Videos auf dem freeCodeCamp.org YouTube-Kanal, die dir alles beibringen, was du wissen musst, um dieses Projekt abzuschließen:

• Videokurs: Python für jedermann(14 Stunden)

• Wie man Daten mit Python-Pandas analysiert (10 Stunden)

--instructions--

Für dieses Projekt visualisierst du die Daten der Zeitserie mit Hilfe eines Liniendiagramms, Balkendiagramms und eines Boxplots. Du wirst Pandas, Matplotlib und Seaborn verwenden, um einen Datensatz zu visualisieren, der die Anzahl der täglichen FreeCodeCamp Seitenaufrufe vom 2016-05-09 bis 2019-12-03 enthält. Die Datenvisualisierungen wird dir helfen, die Muster bei Besuchen zu verstehen sowie das jährliche und monatliche Wachstum zu ermitteln.

Benutze die Daten, um die folgenden Aufgaben abzuschließen:

• Benutze Pandas, um die Daten von "fcc-forum-pageviews.csv" zu importieren. Setze den Index auf die date-Spalte.
• Bereinige die Daten, indem du Tage filterst, an denen die Seitenaufrufe in den oberen 2.5% oder unteren 2.5% des Datensatzes waren.
• Erstelle eine draw_line_plot Funktion, die Matplotlib verwendet, um ein Liniendiagramm, ähnlich wie "examples/Figure_1.png", zu zeichnen. Der Titel sollte Daily freeCodeCamp Forum Page Views 5/2016-12/2019 sein. Die Beschriftung der x-Achse sollte Date sein und die Beschriftung auf der y-Achse sollte Page Views lauten.
• Erstelle eine draw_bar_plot-Funktion, die ein Balkendiagramm, ähnlich wie "examples/Figure_2.png", verwendet. Es sollte die durchschnittlichen täglichen Seitenaufrufe pro Monat nach Jahr anzeigen. Die Legende sollte Monatsbeschriftungen anzeigen und Months als Titel haben. Beim Diagramm sollte die Beschriftung der x-Achse Years lauten und die Beschriftung der y-Achse sollte Average Page Views lauten.
• Erstelle eine draw_box_plot-Funktion, die Seaborn verwendet, um zwei angrenzende Boxplots, ähnlich wie "examples/Figure_3.png", zu zeichnen. Diese Boxplots sollten zeigen, wie die Werte innerhalb eines bestimmten Jahres oder Monats verteilt sind und wie sie im Laufe der Zeit abschneiden. Der Titel des ersten Diagramms sollte Year-wise Box Plot (Trend) lauten und der des zweiten Diagramms sollte Month-wise Box Plot (Seasonality) lauten. Stelle sicher, dass die Monatsbeschriftungen unten bei Jan starten und, dass die x- und y-Achse korrekt gekennzeichnet sind. Der Boilerplate-Code enthält auch Befehle zur Datenvorbereitung.

Bitte verwende für jedes Diagramm eine Kopie des Dataframes. Unit-Tests werden für dich unter test_module.py geschrieben.

Der Boilerplate-Code enthält auch Befehle zum Speichern und Übermitteln des Bildes.

Entwicklung

Für die Entwicklung kannst du main.py verwenden, um deinen Code zu testen. Klicke den "Run"-Button und main.py wird ausgeführt.

Testen

Wir haben die Tests von test_module.py zu main.py bereits für dich importiert. Die Tests werden automatisch ausgeführt, wenn du auf den "Run"-Button klickst.

Absenden

Kopiere die URL deines Projekts und übermittle sie an freeCodeCamp.

--hints--

Es sollte alle Python-Tests bestehen.

--solutions--

  # Python challenges don't need solutions,
  # because they would need to be tested against a full working project.
  # Please check our contributing guidelines to learn more.