<jupyter_start><jupyter_text>Exploring und Plotting **Inhalt:** Selbständige Übung in Gruppen**Nötige Skills:** Erste Schritte mit Pandas**Lernziele:**- Daten herunterladen und einlesbar aufbereiten- Selbständig Daten explorieren und Storyideen testen- Colormaps kennenlernen  Das Beispiel Temperaturdaten von Meteoschweiz.Quelle und Dokumentation: https://www.meteoschweiz.admin.ch/home/klima/schweizer-klima-im-detail/schweizer-temperaturmittel/daten-schweizer-temperaturmittel.htmlDatenfile: https://www.meteoschweiz.admin.ch/product/input/climate-data/swissmean/10.18751-Climate-Timeseries-CHTM-1.1-swiss.txtSpeichern Sie die Datei an einem geeigneten Ort, zB im Unterornder `dataprojects/Meteoschweiz/`  Vorbereitung Wir laden die übliche Library:<jupyter_code>import pandas as pd<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Datenfile laden<jupyter_code>path = "dataprojects/Meteoschweiz/10.18751-Climate-Timeseries-CHTM-1.1-swiss_edited.xlsx"
df = pd.read_excel(path)
df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Daten checken **Länge und Spalten**<jupyter_code>df.shape<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Integrität**<jupyter_code>df.dtypes<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.10614995787700084, 'fraction_numerical': 0.015164279696714406, 'mean_word_length': 8.658536585365853, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 17, '<?xml version=': 0, '>': 17, 'https://': 2, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 2, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '4', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '535154', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 483, 'n_tokens_neox': 477, 'n_words': 64, 'path': '09 Pandas Teil 2/Exploring und Plotting.ipynb', 'repo_name': 'Tamibobi/kurs_21_22', 'size': '1187'}