Die Regressionsdaten untersuchen
Der nächste Datensatz enthält Informationen über den Marktwert von Unternehmen über mehrere Jahre hinweg. Das ist eine der beliebtesten Arten von Zeitreihendaten für Regressionen. Wenn du den Wert eines Unternehmens im Zeitverlauf modellieren kannst, kannst du vorhersagen, wo dieses Unternehmen in Zukunft stehen wird. Dieser Datensatz wurde ursprünglich im Rahmen eines öffentlichen Kaggle-Wettbewerbs bereitgestellt.
In dieser Übung zeichnest du die Zeitreihen für mehrere Unternehmen, um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie sie miteinander zusammenhängen – oder auch nicht.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Maschinelles Lernen für Zeitreihendaten in Python</Kurs>Übungsanweisungen
- Importiere die Daten mit Pandas (gespeichert in der Datei
'prices.csv'). - Wandle den Index von
dataindatetimeum. - Iteriere über jede Spalte von
dataund plotte die Werte der jeweiligen Spalte über die Zeit.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Read in the data
data = pd.____('prices.csv', index_col=0)
# Convert the index of the DataFrame to datetime
data.index = ____(data.index)
print(data.head())
# Loop through each column, plot its values over time
fig, ax = plt.subplots()
for column in ____:
data[column].plot(ax=ax, label=column)
ax.legend()
plt.show()