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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

Maschinelles Lernen für Zeitreihendaten in Python

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Anleitung zur Übung

  • Importiere die Daten mit Pandas (gespeichert in der Datei 'prices.csv').
  • Wandle den Index von data in datetime um.
  • Iteriere über jede Spalte von data und plotte die Werte der jeweiligen Spalte über die Zeit.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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()
Code bearbeiten und ausführen