<jupyter_start><jupyter_text>Ejercicio: Visualizando contadores de bicicletas de SeattleVamos a hacer un ejercicio con datos de series temporales del mundo real, en concreto, echemos un vistazo a los recuentos de bicicletas en un puente de Seattle: [Fremont Bridge](http://www.openstreetmap.org/map=17/47.64813/-122.34965).Estos datos provienen de un contador de bicicletas automatizado, instalado a fines de 2012, que tiene sensores inductivos en las aceras este y oeste del puente.Los recuentos de bicicletas por hora se pueden descargar de http://data.seattle.gov/; o directamente a través de [este link](https://data.seattle.gov/Transportation/Fremont-Bridge-Hourly-Bicycle-Counts-by-Month-Octo/65db-xm6k).Para ahorrarnos tiempo, ya tienes el fichero descargado en esta carpeta bajo el nombre de "Fremont_Bridge_Bicycle_Counter.csv". Si leemos el dataset sin especificar nada más, Pandas interpretará la columna temporal como un string. Sin embargo, si hacemos la conversión a Datetime tras la lectura, podremos utilizarlo como dato temporal.Así que lee el csv y convierte la columna "Date" en algo temporal. Después comprueba que lo has convertido bien analizando los tipos de las columnas del dataset:<jupyter_code>import pandas as pd

# # También podríamos hacerlo todo al leerlo, ya que hay un parámetro parse_Date que nos intenta convertir todas las fechas, y podemos establecer el índice al leerlo:
# df = pd.read_csv("Fremont_Bridge_Bicycle_Counter.csv", parse_dates=True, index_col="Date")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ahora, y para ahorrarnos un poco de código en el futuro, vamos a renombrar las columnas como "date", "total", "este" y "oeste", respectivamente: Una vez lo tenemos, vamos a echar un vistazo a los estadísticos básicos de cada una de las columnas:  Visualizando los datosComencemos visualizando los datos que tenemos. Para ello, representa en la misma gráfica los 3 valores a lo largo del eje temporal:<jupyter_code>import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.06081412457086807, 'fraction_numerical': 0.012260912211868563, 'mean_word_length': 5.732673267326732, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 9, 'https://': 1, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 1, '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}}
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