Une application « légère » des séries chronologiques
Google Trends permet de voir à quelle fréquence un terme est recherché. Nous avons téléchargé un fichier de Google Trends contenant la fréquence, au fil du temps, du mot-clé « diet », déjà chargé dans un DataFrame nommé diet. Une première étape pour analyser une série chronologique consiste à visualiser les données avec un graphique. Vous devriez clairement voir une baisse graduelle des recherches pour « diet » tout au long de l'année civile, atteignant un creux autour des fêtes de décembre, suivie d'un pic au nouvel an quand les gens prennent des résolutions pour perdre du poids.
Comme pour de nombreux ensembles de séries chronologiques avec lesquels vous travaillerez, l'indice de dates est composé de chaînes de caractères et doit être converti en indice de type datetime avant de tracer le graphique.
Ce cours couvre plusieurs notions que vous avez peut-être oubliées. Si vous avez besoin d'un rappel rapide, téléchargez la feuille de triche pandas basics Cheat Sheet et gardez-la à portée de main !
Cette activité fait partie du cours
Analyse des séries chronologiques en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import pandas and plotting modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Convert the date index to datetime
diet.index = ____.____(____.____)