乱れたデータの可視化
新しいデータセットを見てみましょう。これは、これまで見てきたものより少しクリーンではありません。
まずはいつもどおり、生データを可視化します。よく観察して、モデルの学習に問題を起こしそうなデータポイントがないか探してみてください。
データは prices という DataFrame に読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析
演習の手順
- Pandas を使って時系列データを可視化します。
- 各時系列に含まれる欠損値の数を計算します。目に付く不規則性をメモしてください。それは何だと思いますか？
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Visualize the dataset
prices.____(legend=False)
plt.tight_layout()
plt.show()
# Count the missing values of each time series
missing_values = prices.____.____
print(missing_values)