Utiliser les renseignements de « date »
On a tendance à voir les estampilles temporelles comme de simples nombres, mais n'oubliez pas qu'elles correspondent généralement à des événements réels. Cela veut dire qu'on y trouve souvent des renseignements supplémentaires, comme « est-ce un jour de semaine? » ou « à quel trimestre cela correspond-il? ». Ces renseignements sont souvent utiles pour prédire des données de séries chronologiques.
Dans cet exercice, vous allez extraire ces caractéristiques basées sur la date et l'heure. Une seule série chronologique a été chargée dans une variable appelée prices.
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning pour les données chronologiques en Python
Instructions de l’exercice
- Calculez le jour de la semaine, le mois de l'année et le trimestre de l'année.
- Ajoutez chacun comme colonne au DataFrame
prices_perc, sous les nomsday_of_week,month_of_yearetquarter_of_year, respectivement.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Extract date features from the data, add them as columns
prices_perc['day_of_week'] = prices_perc.____.____
prices_perc['month_of_year'] = prices_perc.____.____
prices_perc['quarter_of_year'] = prices_perc.____.____
# Print prices_perc
print(prices_perc)