Un'applicazione "leggera" delle serie temporali
Google Trends permette di vedere quanto spesso viene cercato un termine. Abbiamo scaricato da Google Trends un file con la frequenza nel tempo della parola di ricerca "diet", già caricato in un DataFrame chiamato diet. Un primo passo nell'analisi di una serie temporale è visualizzare i dati con un grafico. Dovresti riuscire a vedere chiaramente un calo graduale delle ricerche di "diet" durante l'anno solare, con un minimo intorno alle festività di dicembre, seguito da un picco a inizio anno quando le persone fanno i buoni propositi di perdere peso.
Come per molti insiemi di dati di serie temporali con cui lavorerai, l'indice delle date è composto da stringhe e va convertito in un indice datetime prima di creare il grafico.
Questo corso tocca molti concetti che potresti aver dimenticato; se ti serve un ripasso veloce, scarica il pandas basics Cheat Sheet e tienilo a portata di mano!
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi delle serie temporali in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Import pandas and plotting modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Convert the date index to datetime
diet.index = ____.____(____.____)