회귀 데이터 살펴보기
다음 데이터셋은 여러 해에 걸친 기업의 시가총액 정보를 담고 있어요. 이는 회귀에 자주 사용되는 대표적인 시계열 데이터예요. 시간이 지나며 기업의 가치를 모델링할 수 있다면, 그 기업의 미래 위치를 예측할 수 있죠. 이 데이터셋은 원래 공개 Kaggle 대회의 일부로 제공되었어요.
이번 연습에서는 여러 기업의 시계열을 그려 보면서 서로 어떻게 (또는 전혀) 관련되어 있는지 감을 잡아 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 시계열 데이터 Machine Learning
연습 안내
- Pandas로 데이터를 불러오세요(파일은
'prices.csv'에 있어요). data의 인덱스를datetime으로 변환하세요.data의 각 열을 순회하며 해당 열의 값을 시간에 따라 그래프로 그리세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Read in the data
data = pd.____('prices.csv', index_col=0)
# Convert the index of the DataFrame to datetime
data.index = ____(data.index)
print(data.head())
# Loop through each column, plot its values over time
fig, ax = plt.subplots()
for column in ____:
data[column].plot(ax=ax, label=column)
ax.legend()
plt.show()