Una aplicación "fina" de las series temporales
Google Trends permite a los usuarios ver con qué frecuencia se busca un término. Descargamos un archivo de Google Trends que contiene la frecuencia a lo largo del tiempo de la palabra de búsqueda "dieta", que está precargada en un DataFrame llamado diet. Un primer paso al analizar una serie temporal es visualizar los datos con un gráfico. Deberías poder ver claramente un descenso gradual de las búsquedas de "dieta" a lo largo del año natural, alcanzando un mínimo en torno a las fiestas de diciembre, seguido de un repunte de las búsquedas en torno al año nuevo, cuando la gente hace propósitos de Año Nuevo para perder peso.
Al igual que muchos conjuntos de datos de series temporales con los que trabajarás, el índice de fechas son cadenas y deben convertirse a un índice fecha-hora antes de trazarlo.
Este curso aborda muchos conceptos que puedes haber olvidado, así que si alguna vez necesitas un repaso rápido, descarga la pandas basics Cheat Sheet y tenla a mano.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de Series Temporales en Python
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Import pandas and plotting modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Convert the date index to datetime
diet.index = ____.____(____.____)