Una aplicación "ligera" de series temporales
Google Trends permite ver con qué frecuencia se busca un término. Descargamos un archivo de Google Trends con la frecuencia en el tiempo de la palabra de búsqueda "diet", que ya está cargada en un DataFrame llamado diet. Un primer paso al analizar una serie temporal es visualizar los datos con un gráfico. Deberías poder ver claramente una disminución gradual de las búsquedas de "diet" a lo largo del año natural, con un mínimo alrededor de las vacaciones de diciembre, seguida de un pico a comienzos de año cuando la gente hace propósitos de Año Nuevo para perder peso.
Como en muchos conjuntos de datos de series temporales con los que vas a trabajar, el índice de fechas son cadenas y deberías convertirlo a un índice de tipo datetime antes de graficar.
Este curso toca muchos conceptos que quizá hayas olvidado, así que si necesitas un repaso rápido, descarga el pandas basics Cheat Sheet y tenlo a mano.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de series temporales en Python
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Import pandas and plotting modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Convert the date index to datetime
diet.index = ____.____(____.____)