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रिग्रेशन डेटा का निरीक्षण

अगला डेटासेट कई वर्षों में कंपनियों के मार्केट वैल्यू की जानकारी देता है। यह रिग्रेशन में इस्तेमाल होने वाले टाइम सीरीज़ डेटा के सबसे लोकप्रिय प्रकारों में से एक है। अगर आप समय के साथ बदलती किसी कंपनी के वैल्यू को मॉडल कर सकें, तो आप भविष्य में उस कंपनी की स्थिति के बारे में भविष्यवाणी कर सकते हैं। यह डेटासेट मूल रूप से एक public Kaggle competition का हिस्सा भी रहा है।

इस अभ्यास में, आप कई कंपनियों के लिए टाइम सीरीज़ प्लॉट करेंगे ताकि समझ सकें कि वे एक-दूसरे से कैसे (या नहीं) संबंधित हैं।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Time Series Data के लिए Machine Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Pandas के साथ डेटा इम्पोर्ट करें (फ़ाइल 'prices.csv' में स्टोर है)।
  • data के इंडेक्स को datetime में कनवर्ट करें।
  • data के प्रत्येक कॉलम पर लूप चलाएँ और समय के साथ उस कॉलम के वैल्यूज़ को प्लॉट करें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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()
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