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.
Toto cvičení je součástí kurzu
ARIMA modely v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Importuj
matplotlib.pyplotpod aliasempltapandaspod aliasempd. - Načti časovou řadu produkce cukrovinek ze souboru
'candy_production.csv'pomocípandas, nastav index na sloupec'date', zpracuj data jako datumy a výsledek ulož do proměnnécandy. - Vykresli časovou řadu na osu
ax1pomocí metody.plot()objektu DataFrame a poté graf zobraz.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Import modules
import ____ as ____
import ____ as ____
# Load in the time series
candy = pd.____('candy_production.csv',
____='____',
____=____)
# Plot and show the time series on axis ax1
fig, ax1 = plt.subplots()
____.____(ax=____)
____