Aktienkurse in der Zeit verschieben

Die erste Methode zur Bearbeitung von Zeitreihen, die du im Video gesehen hast, war .shift(). Damit kannst du alle Werte in einer Series oder einem DataFrame um eine bestimmte Anzahl an Perioden entlang des DateTimeIndex verschieben.

Nutzen wir das, um eine Aktienkurs-Zeitreihe für Google zu visualisieren, die um 90 Geschäftstage in die Vergangenheit und in die Zukunft verschoben wird.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Zeitreihen in Python bearbeiten</Kurs>

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Übungsanweisungen

pandas ist bereits als pd und matplotlib.pyplot als plt importiert.

Verwende pd.read_csv(), um 'google.csv' zu importieren. Parsen der Spalte 'Date' als Datum, das Ergebnis als index setzen und google zuweisen.
Setze mit .asfreq() die Frequenz von google auf Geschäftstag-basiert.
Füge google neue Spalten lagged und shifted hinzu, die Close jeweils um 90 Geschäftstage in die Vergangenheit bzw. in die Zukunft verschoben enthalten.
Plotte die drei Spalten von google.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import data here
google = ____

# Set data frequency to business daily
google = ____

# Create 'lagged' and 'shifted'
google['lagged'] = ____
google['shifted'] = ____

# Plot the google price series

Code bearbeiten und ausführen