Visualization.ipynb

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 "cells": [
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   "execution_count": 53,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import plotly.express as px\n",
    "import plotly.graph_objects as go"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 54,
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   "outputs": [
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       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>datetime_utc</th>\n",
       "      <th>time</th>\n",
       "      <th>_conds</th>\n",
       "      <th>_dewptm</th>\n",
       "      <th>_fog</th>\n",
       "      <th>_hail</th>\n",
       "      <th>_heatindexm</th>\n",
       "      <th>_hum</th>\n",
       "      <th>_precipm</th>\n",
       "      <th>_pressurem</th>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <th>_snow</th>\n",
       "      <th>_tempm</th>\n",
       "      <th>_thunder</th>\n",
       "      <th>_tornado</th>\n",
       "      <th>_vism</th>\n",
       "      <th>_wdird</th>\n",
       "      <th>_wdire</th>\n",
       "      <th>_wgustm</th>\n",
       "      <th>_windchillm</th>\n",
       "      <th>_wspdm</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1996-11-01</td>\n",
       "      <td>11:00</td>\n",
       "      <td>Smoke</td>\n",
       "      <td>9.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>27.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>1010.0</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>30</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>5.0</td>\n",
       "      <td>280</td>\n",
       "      <td>West</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>7.4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1996-11-01</td>\n",
       "      <td>14:00</td>\n",
       "      <td>Smoke</td>\n",
       "      <td>10.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>41.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>1010.0</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>24</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>North</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1996-11-01</td>\n",
       "      <td>16:00</td>\n",
       "      <td>Smoke</td>\n",
       "      <td>11.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>47.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>1011.0</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>23</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>1.2</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>North</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>1996-11-01</td>\n",
       "      <td>17:00</td>\n",
       "      <td>Smoke</td>\n",
       "      <td>12.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>56.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>1011.0</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>21</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>North</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>1996-11-01</td>\n",
       "      <td>18:00</td>\n",
       "      <td>Smoke</td>\n",
       "      <td>13.0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>60.0</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>1010.0</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>21</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0.8</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>North</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>0.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>5 rows × 21 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "  datetime_utc   time  _conds   _dewptm   _fog   _hail   _heatindexm   _hum  \\\n",
       "0   1996-11-01  11:00   Smoke       9.0      0       0           NaN   27.0   \n",
       "1   1996-11-01  14:00   Smoke      10.0      0       0           NaN   41.0   \n",
       "2   1996-11-01  16:00   Smoke      11.0      0       0           NaN   47.0   \n",
       "3   1996-11-01  17:00   Smoke      12.0      0       0           NaN   56.0   \n",
       "4   1996-11-01  18:00   Smoke      13.0      0       0           NaN   60.0   \n",
       "\n",
       "    _precipm   _pressurem  ...   _snow   _tempm   _thunder   _tornado   _vism  \\\n",
       "0        NaN       1010.0  ...       0       30          0          0     5.0   \n",
       "1        NaN       1010.0  ...       0       24          0          0     2.0   \n",
       "2        NaN       1011.0  ...       0       23          0          0     1.2   \n",
       "3        NaN       1011.0  ...       0       21          0          0     NaN   \n",
       "4        NaN       1010.0  ...       0       21          0          0     0.8   \n",
       "\n",
       "    _wdird   _wdire  _wgustm   _windchillm   _wspdm  \n",
       "0      280     West      NaN           NaN      7.4  \n",
       "1        0    North      NaN           NaN      NaN  \n",
       "2        0    North      NaN           NaN      0.0  \n",
       "3        0    North      NaN           NaN      NaN  \n",
       "4        0    North      NaN           NaN      0.0  \n",
       "\n",
       "[5 rows x 21 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 54,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df = pd.read_csv('Master.csv', parse_dates=['datetime_utc']) #Master is the cleaned dataset that Gautam gave\n",
    "df.head()"
   ]
  },
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   "execution_count": 55,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "df.columns = df.columns.to_series().apply(lambda x: x.strip()) # Stripping any extra spaces in the column names"
   ]
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 56,
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>datetime_utc</th>\n",
       "      <th>_tempm</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1996-11-01</td>\n",
       "      <td>30</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1996-11-01</td>\n",
       "      <td>24</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "  datetime_utc  _tempm\n",
       "0   1996-11-01      30\n",
       "1   1996-11-01      24"
      ]
     },
     "execution_count": 56,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df_actual1 =  df[['datetime_utc','_tempm']]\n",
    "df_actual1.head(2)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 57,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>Date</th>\n",
       "      <th>Temperature</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1996-11-01</td>\n",
       "      <td>30</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1996-11-01</td>\n",
       "      <td>24</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1996-11-01</td>\n",
       "      <td>23</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>1996-11-01</td>\n",
       "      <td>21</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>1996-11-01</td>\n",
       "      <td>21</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "        Date  Temperature\n",
       "0 1996-11-01           30\n",
       "1 1996-11-01           24\n",
       "2 1996-11-01           23\n",
       "3 1996-11-01           21\n",
       "4 1996-11-01           21"
      ]
     },
     "execution_count": 57,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df_actual1.columns = ['Date','Temperature'] \n",
    "df_actual1.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 58,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "df1=df_actual1.groupby(\"Date\")[\"Temperature\"].mean()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 59,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "df1.to_csv(r'D:\\DCU\\1st Semester\\CA 675\\Assignment 2\\Vis\\Actual.csv',header= False)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 60,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>1996-11-01</th>\n",
       "      <th>22.0</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1996-11-02</td>\n",
       "      <td>22.916667</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1996-11-03</td>\n",
       "      <td>21.791667</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   1996-11-01       22.0\n",
       "0  1996-11-02  22.916667\n",
       "1  1996-11-03  21.791667"
      ]
     },
     "execution_count": 60,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df_actual= pd.read_csv('Actual.csv')\n",
    "df_actual.head(2)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
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   "outputs": [
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       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>Date</th>\n",
       "      <th>Temperature</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>1996-11-02</td>\n",
       "      <td>22.916667</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1996-11-03</td>\n",
       "      <td>21.791667</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1996-11-04</td>\n",
       "      <td>22.722222</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>1996-11-05</td>\n",
       "      <td>27.800000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>1996-11-06</td>\n",
       "      <td>21.937500</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "         Date  Temperature\n",
       "0  1996-11-02    22.916667\n",
       "1  1996-11-03    21.791667\n",
       "2  1996-11-04    22.722222\n",
       "3  1996-11-05    27.800000\n",
       "4  1996-11-06    21.937500"
      ]
     },
     "execution_count": 61,
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df_actual.columns = ['Date','Temperature'] \n",
    "df_actual.head()"
   ]
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  {
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   "execution_count": null,
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  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 62,
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    {
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      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>2016-01-01</th>\n",
       "      <th>14.642127409316771</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>2016-01-02</td>\n",
       "      <td>14.419211</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2016-01-03</td>\n",
       "      <td>14.257527</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>2016-01-04</td>\n",
       "      <td>14.162619</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>2016-01-05</td>\n",
       "      <td>14.085521</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>2016-01-06</td>\n",
       "      <td>14.046775</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   2016-01-01  14.642127409316771\n",
       "0  2016-01-02           14.419211\n",
       "1  2016-01-03           14.257527\n",
       "2  2016-01-04           14.162619\n",
       "3  2016-01-05           14.085521\n",
       "4  2016-01-06           14.046775"
      ]
     },
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     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df_predicted=pd.read_csv('Predicted.csv')#Data that sachin and meghana gave\n",
    "df_predicted.head()"
   ]
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       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>Date</th>\n",
       "      <th>Temperature</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>2016-01-02</td>\n",
       "      <td>14.419211</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2016-01-03</td>\n",
       "      <td>14.257527</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>2016-01-04</td>\n",
       "      <td>14.162619</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>2016-01-05</td>\n",
       "      <td>14.085521</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>2016-01-06</td>\n",
       "      <td>14.046775</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "         Date  Temperature\n",
       "0  2016-01-02    14.419211\n",
       "1  2016-01-03    14.257527\n",
       "2  2016-01-04    14.162619\n",
       "3  2016-01-05    14.085521\n",
       "4  2016-01-06    14.046775"
      ]
     },
     "execution_count": 63,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df_predicted.columns = ['Date','Temperature'] \n",
    "df_predicted.head()"
   ]
  },
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      "application/vnd.plotly.v1+json": {
       "config": {
        "plotlyServerURL": "https://plot.ly"
       },
       "data": [
        {
         "line": {
          "color": "deepskyblue"
         },
         "name": "Actual",
         "type": "scatter",
         "x": [
          "2016-01-02",
          "2016-01-03",
          "2016-01-04",
          "2016-01-05",
          "2016-01-06",
          "2016-01-07",
          "2016-01-08",
          "2016-01-09",
          "2016-01-10",
          "2016-01-11",
          "2016-01-12",
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          "2016-01-14",
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          "2016-01-17",
          "2016-01-18",
          "2016-01-19",
          "2016-01-20",
          "2016-01-21",
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          "2016-01-24",
          "2016-01-25",
          "2016-01-26",
          "2016-01-27",
          "2016-01-28",
          "2016-01-29",
          "2016-01-30",
          "2016-01-31",
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          "2016-02-04",
          "2016-02-05",
          "2016-02-06",
          "2016-02-07",
          "2016-02-08",
          "2016-02-09",
          "2016-02-10",
          "2016-02-11",
          "2016-02-12",
          "2016-02-13",
          "2016-02-14",
          "2016-02-15",
          "2016-02-16",
          "2016-02-17",
          "2016-02-18",
          "2016-02-19",
          "2016-02-20",
          "2016-02-21",
          "2016-02-22",
          "2016-02-23",
          "2016-02-24",
          "2016-02-25",
          "2016-02-26",
          "2016-02-27",
          "2016-02-28",
          "2016-02-29",
          "2016-03-01",
          "2016-03-02",
          "2016-03-03",
          "2016-03-04",
          "2016-03-05",
          "2016-03-06",
          "2016-03-07",
          "2016-03-08",
          "2016-03-09",
          "2016-03-10",
          "2016-03-11",
          "2016-03-12",
          "2016-03-13",
          "2016-03-14",
          "2016-03-15",
          "2016-03-16",
          "2016-03-17",
          "2016-03-18",
          "2016-03-19",
          "2016-03-20",
          "2016-03-21",
          "2016-03-22",
          "2016-03-23",
          "2016-03-24",
          "2016-03-25",
          "2016-03-26",
          "2016-03-27",
          "2016-03-28",
          "2016-03-29",
          "2016-03-30",
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          "2016-04-01",
          "2016-04-02",
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          "2016-04-10",
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          17.875,
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          20.875,
          21,
          18,
          18.666666666666668,
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          14,
          14,
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          24.9,
          27.63636363636364,
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          19.8,
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          8.833333333333334,
          13,
          17.6,
          12.166666666666664,
          12.9,
          10,
          7.25,
          7.25,
          12,
          8.25,
          15,
          17.75,
          16.333333333333332,
          14.7,
          12.4,
          11.857142857142858,
          15.714285714285715,
          13.727272727272727,
          13.5,
          14,
          10.2,
          9.833333333333334,
          9.75,
          12,
          10,
          9.875,
          9.75,
          12.307692307692307,
          12,
          11.5,
          10.272727272727273,
          11,
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          16,
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          14.5,
          13.2,
          10,
          17.75,
          11.75,
          11.2,
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          10.333333333333334,
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          14.2,
          12,
          11.5,
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          17.9,
          17,
          17.5,
          16,
          19.1875,
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          20.375,
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          16.6,
          18,
          18,
          18,
          19.357142857142858,
          15.25,
          18.6,
          15.727272727272727,
          19,
          19.727272727272727,
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          21.625,
          25,
          16.2,
          19.375,
          21,
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          39,
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          13.5,
          16.5,
          16.458333333333332,
          16.458333333333332,
          16,
          17.555555555555557,
          11.75,
          12.333333333333336,
          11.772727272727273,
          11.208333333333336,
          11,
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          11,
          10.15,
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          17,
          20,
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          14.05,
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          15,
          15.375,
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          21.04,
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          19.875,
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          30.20833333333333,
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          32,
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          20,
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          17.625,
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          19,
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          24,
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          24,
          24,
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          20,
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          25,
          25.875,
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          30,
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          29.875,
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          33.75,
          34.5,
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          33.75,
          34,
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          32.5,
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          30,
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          33,
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          19.75,
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          19,
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          15.25,
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          13,
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          20,
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          17,
          17.875,
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          21.625,
          21,
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          22.625,
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          21.375,
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          22,
          21.625,
          21.5,
          22.75,
          23.75,
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          19.375,
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          20,
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          19.25,
          17.75,
          17.5,
          16,
          15.75,
          16.25,
          16.5,
          16.625,
          17.375,
          17.625,
          16.375,
          15.375,
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          16.25,
          16,
          17,
          16.375,
          16.428571428571427,
          18,
          18.5,
          16.5,
          15.428571428571427,
          14.625,
          16.5,
          17.375,
          16.5,
          16.625,
          16.75,
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          16.375,
          15.625,
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          13,
          14.142857142857142,
          14,
          14,
          13.375,
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          12.25,
          11.875,
          12.375,
          13.625,
          11.125,
          12,
          11.25,
          12.125,
          11.375,
          12.125,
          10.875,
          12,
          9.5,
          9.25,
          10.625,
          11.625,
          11.875,
          11.875,
          12.714285714285715,
          11.125,
          12,
          12.5,
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          11.75,
          11.75,
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          15.75,
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          15,
          16.25,
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          15.125,
          16.5,
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          17.75,
          18.875,
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          15.75,
          17.25,
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          20.375,
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          36.25,
          36.25,
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          33.5,
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          35.25,
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          32,
          31,
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          31.875,
          31.875,
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          32.857142857142854,
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          29.25,
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          27.125,
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          28,
          28,
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          30.5,
          29.5,
          29.375,
          28.375,
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          28.75,
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          25.857142857142854,
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          27.75,
          27.875,
          28.5,
          28.25,
          28.25,
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          27.875,
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          25,
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          22.25,
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          21.75,
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          21.714285714285715,
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          22,
          19.75,
          18.625,
          18.375,
          18.285714285714285,
          19,
          17.833333333333332,
          19.625,
          18.875,
          16.857142857142858,
          18.625,
          16.285714285714285,
          15.875,
          15.875,
          15.125,
          15,
          14.375,
          14.5,
          14.625,
          14.625,
          14.875,
          14.285714285714285,
          12.285714285714285,
          14,
          13.571428571428573,
          14.571428571428573,
          13.625,
          14.5,
          15,
          15.428571428571427,
          14,
          13.75,
          14.714285714285715,
          13.125,
          13.625,
          14.714285714285715,
          14.625,
          12.25,
          11,
          11.142857142857142,
          12.5,
          14.714285714285715,
          15.5,
          11.857142857142858,
          11.375,
          10.5,
          10,
          8.25,
          8.625,
          8.75,
          9.125,
          7.625,
          7.7142857142857135,
          9.428571428571429,
          12,
          10.714285714285714,
          13.875,
          16.375,
          14.857142857142858,
          12.75,
          12.857142857142858,
          12.625,
          12.428571428571427,
          13,
          14.25,
          16.428571428571427,
          14.875,
          14,
          14.5,
          14.25,
          12.142857142857142,
          13.857142857142858,
          14,
          15.428571428571427,
          15,
          14.625,
          16.714285714285715,
          17.5,
          17.875,
          18.571428571428573,
          20.857142857142858,
          20.857142857142858,
          16.875,
          15.625,
          16.285714285714285,
          16.571428571428573,
          17.571428571428573,
          20.428571428571427,
          18.33333333333333,
          15.857142857142858,
          16.75,
          14.714285714285715,
          15,
          16.5,
          16,
          15.714285714285715,
          15.428571428571427,
          18.428571428571427,
          16.5,
          17.285714285714285,
          16,
          17.125,
          17.125,
          16.375,
          18,
          17.125,
          16.833333333333332,
          18.4,
          18.2,
          20.875,
          21.33333333333333,
          19.857142857142858,
          20.285714285714285,
          20.285714285714285,
          18.6,
          20.666666666666668,
          22.875,
          24,
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          26.5,
          26,
          23.285714285714285,
          24,
          25.2,
          26,
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          25,
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          27,
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          27,
          26.142857142857146,
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          25.625,
          25.375,
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          25.5,
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          27.625,
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          27.5,
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          29.285714285714285,
          28.2,
          27.857142857142854,
          31.42857142857143,
          32.285714285714285,
          29.6,
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          34,
          33.714285714285715,
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          33.375,
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          35,
          35.375,
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          33.75,
          33.6,
          33,
          34,
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          35,
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          34,
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          30.125,
          30.875,
          28,
          28.75,
          28.8,
          31.375,
          31.75,
          33,
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          29.75,
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          33.375,
          30.875,
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          28.375,
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          24.75,
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          20,
          21.125,
          19.5,
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          20,
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          19,
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          20.5,
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          13.5,
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          13,
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          10.125,
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          9.125,
          11,
          12,
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          13,
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          18,
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          16.833333333333332,
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          7,
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          28.25,
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          32.5,
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          17,
          16.625,
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          21.25,
          19.125,
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          10.875,
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          19.625,
          18.5,
          18.375,
          18.625,
          18.25,
          17.75,
          17.625,
          17.5,
          20.375,
          18.25,
          19.875,
          17.125,
          16.875,
          16.5,
          19.625,
          18.125,
          19.375,
          20.25,
          19.75,
          20,
          21.375,
          25,
          21.25,
          17.75,
          18.25,
          17.25,
          17,
          15.285714285714285,
          21.5,
          19.625,
          17.5,
          16,
          16.875,
          16.625,
          17.75,
          12.875,
          11.75,
          11.75,
          11.25,
          9.5,
          9.375,
          9.625,
          9.875,
          9.25,
          10.75,
          10.375,
          9,
          11.125,
          11.625,
          12.375,
          14.75,
          14.875,
          15.125,
          14.125,
          14,
          12,
          9.625,
          10,
          10.625,
          11.125,
          11,
          10.625,
          12.25,
          12,
          12.375,
          13,
          13.5,
          13,
          13.75,
          13.375,
          13.25,
          12.625,
          14.625,
          12.375,
          13.25,
          13.75,
          13.25,
          13.375,
          11.5,
          12.75,
          13.75,
          15,
          17.375,
          16.75,
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          14.625,
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          16.625,
          16.875,
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          22.75,
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          20,
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          19.5,
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          30.75,
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          30.5,
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          35,
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          31.125,
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          33,
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          26.625,
          25.5,
          25.5,
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          32,
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          27.875,
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          21.875,
          22.375,
          22.375,
          22.5,
          21.875,
          19.875,
          18.5,
          18.5,
          18.5,
          18.75,
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          17,
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          20,
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          18.125,
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          13.25,
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          13,
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          12.875,
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          15.75,
          18,
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          15.5625,
          13,
          13.6,
          14,
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          11.1875,
          11.666666666666664,
          14.5625,
          17.583333333333332,
          16.857142857142858,
          19.5625,
          20.142857142857142,
          17.375,
          15.846153846153848,
          15.266666666666667,
          14.444444444444445,
          17.083333333333332,
          12.666666666666664,
          15.333333333333336,
          15.625,
          17.09090909090909,
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          18.133333333333333,
          19.6875,
          19.2,
          17.066666666666666,
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          17.6,
          18.214285714285715,
          18.714285714285715,
          19.466666666666665,
          23.153846153846153,
          23.625,
          21,
          21,
          21.428571428571427,
          21.6875,
          22.5625,
          22.8,
          22.8,
          23,
          23.875,
          24.91666666666667,
          24.93333333333333,
          26,
          27.3125,
          23.93333333333333,
          22.8125,
          23.714285714285715,
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          24,
          25.5625,
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          24.5625,
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          26.3125,
          26.1875,
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          26.625,
          25.0625,
          26.2,
          28.13333333333333,
          29.875,
          24.66666666666667,
          26.25,
          26.5,
          27.125,
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          30,
          30.57142857142857,
          32.3125,
          33.3125,
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          32.3125,
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          29.8,
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          34.625,
          34,
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          34,
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          31.75,
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          34.6875,
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          33,
          34,
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          37.5625,
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          31,
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            "type": "contourcarpet"
           }
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          "heatmap": [
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          "heatmapgl": [
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           }
          ],
          "histogram2d": [
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            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
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            "colorscale": [
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       "                            \n",
       "var gd = document.getElementById('c39c1b9c-7af4-4ae7-8f62-a19f9d2e1aa3');\n",
       "var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
       "        var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
       "        if (!display || display === 'none') {{\n",
       "            console.log([gd, 'removed!']);\n",
       "            Plotly.purge(gd);\n",
       "            observer.disconnect();\n",
       "        }}\n",
       "}});\n",
       "\n",
       "// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
       "var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
       "if (notebookContainer) {{\n",
       "    x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
       "}}\n",
       "\n",
       "// Listen for the clearing of the current output cell\n",
       "var outputEl = gd.closest('.output');\n",
       "if (outputEl) {{\n",
       "    x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
       "}}\n",
       "\n",
       "                        })\n",
       "                };\n",
       "                });\n",
       "            </script>\n",
       "        </div>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "fig = go.Figure()\n",
    "fig.add_trace(go.Scatter(x=df_predicted[\"Date\"], y=df_predicted['Temperature'], name=\"Actual\",\n",
    "                         line_color='deepskyblue'))\n",
    "\n",
    "fig.add_trace(go.Scatter(x=df_actual[\"Date\"], y=df_actual['Temperature'], name=\"Predicted\",\n",
    "                         line_color='dimgray'))\n",
    "\n",
    "fig.update_layout(title_text='Interactive Weather',\n",
    "                  xaxis_rangeslider_visible=True)\n",
    "fig.show()"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
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   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
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  "language_info": {
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    "name": "ipython",
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   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
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   "nbconvert_exporter": "python",
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   "version": "3.7.3"
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