Une application « mince » des séries temporelles
Google Trends permet de voir à quelle fréquence un terme est recherché. Nous avons téléchargé un fichier de Google Trends contenant la fréquence dans le temps du mot‑clé « diet », déjà chargé dans un DataFrame nommé diet. Une première étape, lorsque vous analysez une série temporelle, consiste à visualiser les données avec un graphique. Vous devriez clairement observer une baisse progressive des recherches de « diet » au fil de l’année civile, avec un creux autour des fêtes de décembre, suivi d’un pic autour du nouvel an lorsque les gens prennent de bonnes résolutions pour perdre du poids.
Comme souvent avec les jeux de données de séries temporelles, l’index des dates est composé de chaînes de caractères : il faut le convertir en index de type datetime avant de tracer la courbe.
Ce cours aborde de nombreux concepts que vous avez peut‑être oubliés. Si vous avez besoin d’un rappel rapide, téléchargez la pandas basics Cheat Sheet et gardez‑la à portée de main !
Cet exercice fait partie du cours
Analyse des séries temporelles en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Import pandas and plotting modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Convert the date index to datetime
diet.index = ____.____(____.____)