Muat beberapa deret waktu

Baik dalam proyek pribadi maupun pekerjaan sehari-hari sebagai Data Scientist, kemungkinan Anda akan menemui situasi yang memerlukan analisis dan visualisasi beberapa deret waktu sekaligus.

Jika data untuk setiap deret waktu disimpan pada kolom yang berbeda dalam sebuah berkas, pustaka pandas memudahkan Anda bekerja dengan banyak deret waktu. Pada latihan berikut, Anda akan bekerja dengan himpunan data deret waktu baru yang memuat jumlah berbagai jenis daging yang diproduksi di AS antara tahun 1944 dan 2012.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Memvisualisasikan Data Deret Waktu di Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Kami telah mengimpor pandas dengan alias pd.

Baca berkas CSV yang ada di url_meat ke dalam sebuah DataFrame bernama meat.
Konversikan kolom date di meat ke tipe datetime.
Jadikan kolom date sebagai indeks meat.
Cetak statistik ringkas untuk semua kolom numerik di meat.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Read in meat DataFrame
meat = ____.____(____)

# Review the first five lines of the meat DataFrame
print(meat.head(5))

# Convert the date column to a datestamp type
meat['date'] = ____(____)

# Set the date column as the index of your DataFrame meat
meat = ____.____(____)

# Print the summary statistics of the DataFrame
print(meat.____)

Edit dan Jalankan Kode