지저분한 데이터 시각화하기
새로운 데이터셋을 살펴보겠습니다. 이번 데이터는 이전에 보신 것보다 조금 덜 정제되어 있어요.
항상 그렇듯이 먼저 원시 데이터를 시각화해 봅시다. 자세히 살펴보면서 모델 학습에 문제가 될 수 있는 데이터 포인트가 있는지 찾아보세요.
데이터는 prices라는 DataFrame으로 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 시계열 데이터 Machine Learning
연습 안내
- Pandas를 사용해 시계열 데이터를 시각화하세요.
- 각 시계열에서 누락된 값의 개수를 계산하세요. 보이는 불규칙성이 있다면 메모해 두세요. 무엇이라고 생각하시나요?
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)