1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. ARIMA modely v Pythonu
Connected

cvičení

Průzkum dat

Grafy možná tvoříš pravidelně, ale v tomto kurzu je důležité, abys uměl/a přesně určit, na kterou osu se jednotlivé časové řady vykreslí. Bude se ti to hodit při vyhodnocování předpovědí časových řad.

Tvým úkolem je vykreslit datovou sadu měsíční produkce cukrovinek v USA v letech 1972 až 2018.

Konkrétně se jedná o index průmyslové výroby IPG3113N – celkové množství cukru a cukrářských výrobků vyprodukovaných v USA za měsíc, vyjádřené jako procento produkce v lednu 2012. Hodnota 120 tedy znamená 120 % průmyslové produkce z ledna 2012.

Prohledni si, jak se tato hodnota měnila v čase a jak se liší v průběhu roku.

Pokyny

100 XP
  • Importuj matplotlib.pyplot pod aliasem plt a pandas pod aliasem pd.
  • Načti časovou řadu produkce cukrovinek ze souboru 'candy_production.csv' pomocí pandas, nastav index na sloupec 'date', zpracuj data jako datumy a výsledek ulož do proměnné candy.
  • Vykresli časovou řadu na osu ax1 pomocí metody .plot() objektu DataFrame a poté graf zobraz.