Práce s informacemi o datu
Je snadné vnímat časová razítka jako pouhá čísla, ale nezapomeň, že většinou odpovídají událostem v reálném světě. To znamená, že v datech bývají zakódované i další informace – třeba „je to pracovní den?" nebo „jaký je kvartál?". Tyto informace se při předpovídání časových řad často hodně vyplatí.
V tomto cvičení z dat extraktuješ příznaky založené na datu a čase. Jedna časová řada je načtená v proměnné prices.
Toto cvičení je součástí kurzu
Machine Learning pro data časových řad v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Vypočítej den v týdnu, měsíc v roce a kvartál roku.
- Každou z těchto hodnot přidej jako sloupec do DataFrame
prices_percpod názvyday_of_week,month_of_yearaquarter_of_year.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Extract date features from the data, add them as columns
prices_perc['day_of_week'] = prices_perc.____.____
prices_perc['month_of_year'] = prices_perc.____.____
prices_perc['quarter_of_year'] = prices_perc.____.____
# Print prices_perc
print(prices_perc)