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Inspeccionar los datos de regresión

El siguiente conjunto de datos contiene información sobre el valor de mercado de empresas a lo largo de varios años. Este es uno de los tipos de series temporales más populares usados para regresión. Si puedes modelar cómo cambia el valor de una empresa con el tiempo, podrás predecir dónde estará esa empresa en el futuro. Este conjunto de datos se proporcionó originalmente como parte de una competición pública de Kaggle.

En este ejercicio, representarás las series temporales de varias empresas para entender cómo están (o no) relacionadas entre sí.

Este ejercicio forma parte del curso

Machine Learning para datos de series temporales en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Importa los datos con Pandas (están en el archivo 'prices.csv').
  • Convierte el índice de data a datetime.
  • Recorre cada columna de data y representa los valores de esa columna a lo largo del tiempo.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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()
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