Somme cumulative vs .diff()

Dans la vidéo, vous avez appris à utiliser des fenêtres extensives qui permettent d'effectuer des calculs cumulatifs.

La méthode de somme cumulative a en fait l'effet inverse de la méthode .diff() que vous avez vue au chapitre 1.

Pour l'illustrer, utilisons la série chronologique du cours de l'action Google, calculons les différences entre les prix, puis reconstruisons la série à l'aide de la somme cumulative.

Cette activité fait partie du cours

Manipuler des séries chronologiques en Python

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Instructions de l’exercice

Nous avons déjà importé pandas sous le nom pd et matplotlib.pyplot sous le nom plt. Nous avons aussi chargé les cours de l'action Google dans la variable data.

Appliquez .diff() à data, supprimez les valeurs manquantes et assignez le résultat à differences.
Utilisez .first('D') pour sélectionner le premier prix de data et assignez-le à start_price.
Utilisez .append() pour combiner start_price et differences, appliquez .cumsum() et assignez le tout à cumulative_sum.
Utilisez .equals() pour comparer data et cumulative_sum, puis affichez le résultat.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Calculate differences
differences = ____

# Select start price
start_price = ____

# Calculate cumulative sum
cumulative_sum = ____

# Validate cumulative sum equals data
print(____)

Modifier et exécuter le code