Mentransformasi data mentah

Pada bab sebelumnya, Anda menghitung rerata berjalan. Pada latihan ini, Anda akan mendefinisikan sebuah fungsi yang menghitung persentase perubahan dari titik data terbaru terhadap rerata dari jendela titik data sebelumnya. Fungsi ini akan membantu Anda menghitung persentase perubahan pada jendela berjalan.

Ini adalah jenis deret waktu yang lebih stabil dan sering berguna dalam Machine Learning.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Machine Learning untuk Data Deret Waktu di Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Definisikan fungsi percent_change yang menerima masukan deret waktu dan melakukan hal berikut:
- Ekstrak semua nilai kecuali nilai terakhir dari deret masukan (disimpan ke previous_values) dan hanya nilai terakhir dari deret waktu (disimpan ke last_value)
- Hitung selisih persentase antara nilai terakhir dan rerata dari nilai-nilai sebelumnya.
Dengan jendela berjalan sebesar 20, terapkan fungsi ini pada prices, dan visualisasikan menggunakan kode yang diberikan.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Your custom function
def percent_change(series):
    # Collect all *but* the last value of this window, then the final value
    previous_values = series[:____]
    last_value = series[-1]

    # Calculate the % difference between the last value and the mean of earlier values
    percent_change = (____ - np.mean(previous_values)) / np.mean(previous_values)
    return percent_change

# Apply your custom function and plot
prices_perc = prices.rolling(20).____
prices_perc.loc["2014":"2015"].plot()
plt.show()

Edit dan Jalankan Kode