Visualizar datos desordenados
Echemos un vistazo a un nuevo conjunto de datos: éste es un poco menos limpio que los que has visto antes.
Como siempre, primero empezarás visualizando los datos brutos. Toma un vistazo de cerca e intenta encontrar puntos de datos que puedan ser problemáticos para el ajuste de los modelos.
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
Instrucciones de ejercicio
- Visualiza los datos de las series temporales utilizando Pandas.
- Calcula el número de valores perdidos en cada serie temporal. Observa cualquier irregularidad que puedas ver. ¿Qué crees que son?
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Visualize the dataset
prices.____(legend=False)
plt.tight_layout()
plt.show()
# Count the missing values of each time series
missing_values = prices.____.____
print(missing_values)