累積和 vs .diff()

この動画では、累積計算を実行できるエクスパンディング・ウィンドウについて学びました。

実は、累積和メソッドは、第1章で登場した .diff() メソッドとは正反対の効果があります。

これを確認するために、Google の株価の時系列を使い、価格の差分を作成し、累積和で元の系列を再構成してみましょう。

この演習はコースの一部です

Pythonでの時系列データ操作

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演習の手順

pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてすでにインポート済みです。Google の株価は変数 data に読み込まれています。

data に .diff() を適用し、欠損値を削除して、結果を differences に代入します。
.first('D') を使って data から最初の価格を選び、start_price に代入します。
.append() で start_price と differences を結合し、.cumsum() を適用して、その結果を cumulative_sum に代入します。
.equals() を使って data と cumulative_sum を比較し、結果を表示（print）します。

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。

# Calculate differences
differences = ____

# Select start price
start_price = ____

# Calculate cumulative sum
cumulative_sum = ____

# Validate cumulative sum equals data
print(____)

コードを編集して実行