<jupyter_start><jupyter_text>Reto 1: Hacer una gráfica de la temperatura promedio por año  Reto 2: Hacer una gráfica de la producción de petroleo por año  Reto 3: Hacer una gráfica de la Temperatura en función de la producción de petroleo  Reto 4: Encontrar el año con mayor incremento de temperatura, y el año con mayor producción petroleo. Son años cercanos?<jupyter_code>#historia_temperaturas 1983 2015
produccion_petroleo[produccion_petroleo <= 2015]
#produccion_petroleo 1983 2015
historia_temperaturas[historia_temperaturas.dt.dt.year >= 1983]
plt.figure(figsize=(9,9))
plt.plot(produccion_petroleo.Date,produccion_petroleo.Volume, color="tomato", linewidth = 15)
plt.xlabel('Año',fontsize = 14, fontweight='bold')
plt.ylabel('Volumen', fontsize = 14,fontweight='bold')
plt.title('Producción petroleo anual Mundial',fontsize = 16,fontweight='bold')
plt.xticks(fontsize=14)
plt.yticks(fontsize=14)
plt.savefig('produccion_petroleo')
plt.show()
x = produccion_petroleo[produccion_petroleo.Date.dt.year <= 2015].Volume
y = historia_temperaturas[historia_temperaturas.dt.dt.year >= 1983].temperatura_promedio
plt.figure(figsize=(9,9))
plt.scatter(x,y,c='turquoise', linewidth = 5)
plt.xlabel('Producción Petroleo',fontsize = 14, fontweight='bold')
plt.ylabel('Temperatura promedio($c^{0}$)', fontsize = 14,fontweight='bold')
plt.title('Producción petroleo anual Mundial',fontsize = 16,fontweight='bold')
plt.xticks(fontsize=14)
plt.yticks(fontsize=14)
plt.savefig('temperatura_petroleo')
plt.show()<jupyter_output><empty_output>
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