Vizualizace nepřehledných dat
Pojďme se podívat na novou datovou sadu – tentokrát trochu méně upravenou, než na co jsi byl/a dosud zvyklý/a.
Jako vždy začneme vizualizací surových dat. Prohlédni si je pozorně a zkus najít datové body, které by mohly způsobit problémy při trénování modelů.
Data jsou načtena do DataFrame s názvem prices.
Toto cvičení je součástí kurzu
Machine Learning pro data časových řad v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Vizualizuj data časové řady pomocí Pandas.
- Spočítej počet chybějících hodnot v každé časové řadě. Všimni si případných nesrovnalostí – co si myslíš, čím jsou způsobeny?
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Visualize the dataset
prices.____(legend=False)
plt.tight_layout()
plt.show()
# Count the missing values of each time series
missing_values = prices.____.____
print(missing_values)