1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Manipulace s časovými řadami v Pythonu
Connected

cvičení

Porovnání čtvrtletního růstu HDP a akciových výnosů

S nově nabytou dovedností převzorkování a agregace časových řad můžeš porovnávat akciové série s vyšší frekvencí s ekonomickými časovými řadami s nižší frekvencí.

Jako první příklad porovnej čtvrtletní tempo růstu HDP s čtvrtletním výnosem (převzorkovaného) indexu Dow Jones Industrial, který sleduje 30 velkých amerických akcií.

Růst HDP je vykazován vždy na začátku každého čtvrtletí za čtvrtletí předchozí. Aby výnosy akciového indexu odpovídaly stejnému období, převzorkuješ ho na frekvenci začátku čtvrtletí pomocí aliasu 'QS' a agregovávat budeš pomocí prvních pozorování .first().

Pokyny

100 XP

Jako obvykle jsou za tebe naimportovány pandas jako pd a matplotlib.pyplot jako plt.

  • Pomocí pd.read_csv() načti soubory 'gdp_growth.csv' a 'djia.csv'. U obou nastav DateTimeIndex na základě sloupce 'date' pomocí parse_dates a index_col, výsledky přiřaď do proměnných gdp_growth a djia a zkontroluj je pomocí .info().
  • Převzorkuj djia s frekvenčním aliasem 'QS', agreguj pomocí .first() a výsledek ulož do djia_quarterly.
  • Aplikuj .pct_change() na djia_quarterly a výsledek vynásob pomocí .mul() hodnotou 100, čímž získáš djia_quarterly_return.
  • Pomocí pd.concat() spoj gdp_growth a djia_quarterly_return podél axis=1 a výsledek ulož do data. Přejmenuj sloupce pomocí .columns na nové názvy 'gdp' a 'djia', poté výsledky vykresli pomocí .plot().