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Esplorazione

Magari fai spesso grafici, ma in questo corso è importante saper controllare in modo esplicito su quale asse vengono tracciate diverse serie temporali. Questo sarà fondamentale per valutare le previsioni delle tue serie temporali più avanti.

Qui il tuo compito è tracciare un insieme di dati sulla produzione mensile di caramelle negli Stati Uniti tra il 1972 e il 2018.

In particolare, stai tracciando l’indice di produzione industriale IPG3113N. Rappresenta la quantità totale di prodotti dolciari e di zucchero prodotti negli USA ogni mese, espressa come percentuale della produzione di gennaio 2012. Quindi 120 corrisponde al 120% della produzione industriale di gennaio 2012.

Osserva come questa quantità è cambiata nel tempo e come varia durante l’anno.

Questo esercizio fa parte del corso

Modelli ARIMA in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Importa matplotlib.pyplot assegnandogli l’alias plt e importa pandas assegnandogli l’alias pd.
  • Carica la serie temporale della produzione di caramelle 'candy_production.csv' usando pandas, imposta l’indice sulla colonna 'date', analizza le date e assegna il risultato alla variabile candy.
  • Traccia la serie temporale sull’asse ax1 usando il metodo .plot() del DataFrame. Poi mostra il grafico.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Import modules
import ____ as ____
import ____ as ____

# Load in the time series
candy = pd.____('candy_production.csv', 
            ____='____',
            ____=____)

# Plot and show the time series on axis ax1
fig, ax1 = plt.subplots()
____.____(ax=____)
____
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