गड़बड़े डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन
आइए एक नए डेटासेट पर नज़र डालते हैं — यह अब तक देखे गए डेटा से थोड़ा कम साफ-सुथरा है।
हमेशा की तरह, आप सबसे पहले रॉ डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन करेंगे। ध्यान से देखें और ऐसे डेटा पॉइंट्स खोजें जो मॉडल फिट करने में समस्या पैदा कर सकते हैं।
डेटा prices नाम के DataFrame में लोड किया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series Data के लिए Machine Learning
अभ्यास निर्देश
- Pandas का उपयोग करके टाइम सीरीज़ डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन करें।
- प्रत्येक टाइम सीरीज़ में मिसिंग वैल्यूज़ की संख्या निकालें। जो भी अनियमितताएँ दिखें, उन्हें नोट करें। आपको क्या लगता है, वे क्या हैं?
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Visualize the dataset
prices.____(legend=False)
plt.tight_layout()
plt.show()
# Count the missing values of each time series
missing_values = prices.____.____
print(missing_values)