시간에 따른 주가 이동
영상에서 처음으로 살펴본 시계열 조작 방법은 .shift()입니다. 이 메서드를 사용하면 Series나 DataFrame의 모든 값을 DateTimeIndex를 따라 지정한 기간만큼 앞뒤로 이동할 수 있습니다.
이제 이 기능을 활용해 Google의 주가 시계열을 영업일 기준 90일 과거와 미래로 각각 이동한 결과를 시각적으로 비교해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시계열 데이터 다루기
연습 안내
pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 이미 가져와져 있습니다.
pd.read_csv()를 사용해'google.csv'를 불러오세요. 이때'Date'열을 날짜로 파싱하고, 해당 열을 인덱스로 설정한 뒤google에 할당하세요..asfreq()를 사용해google의 빈도를 영업일 기준 일간으로 설정하세요.google에lagged와shifted열을 추가하세요. 각각Close값을 영업일 기준 90일 과거와 미래로 이동한 값을 담아야 합니다.google의 세 열을 플롯으로 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import data here
google = ____
# Set data frequency to business daily
google = ____
# Create 'lagged' and 'shifted'
google['lagged'] = ____
google['shifted'] = ____
# Plot the google price series