Examiner les données de régression
Le prochain jeu de données contient de l'information sur la valeur boursière d'entreprises sur plusieurs années. C'est l'un des types de séries temporelles les plus utilisés pour la régression. Si vous pouvez modéliser la valeur d'une entreprise au fil du temps, vous pourrez prédire où elle se situera dans l'avenir. Ce jeu de données provient aussi à l'origine d'une compétition publique Kaggle.
Dans cet exercice, vous allez tracer la série temporelle pour plusieurs entreprises afin de voir comment elles sont (ou non) reliées entre elles.
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning pour les données chronologiques en Python
Instructions de l’exercice
- Importez les données avec Pandas (fichier « 'prices.csv' »).
- Convertissez l'index de
dataendatetime. - Parcourez chaque colonne de
dataet tracez les valeurs de la colonne en fonction du temps.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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()