Presentación del conjunto de datos
Como se menciona en el vídeo, tratarás con precios bursátiles que fluctúan con el tiempo. En este ejercicio tienes precios históricos
de dos empresas tecnológicas (Ebay y Yahoo) en el DataFrame prices. Visualizarás los datos brutos de las dos empresas y luego generarás un gráfico de dispersión
mostrando cómo se comparan los valores de cada empresa. Por último, añadirás una dimensión "tiempo" a tu gráfico de dispersión
para que puedas ver cómo cambia esta relación a lo largo del tiempo.
Los datos se han cargado en un DataFrame llamado prices.
Este ejercicio forma parte del curso
Machine learning para datos de series temporales en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
# Plot the raw values over time
prices.____()
plt.show()