시계열의 ‘얇은’ 활용
Google Trends에서는 특정 용어가 얼마나 자주 검색되는지 확인할 수 있어요. 우리는 검색어 "diet"의 시간대별 빈도를 담은 Google Trends 파일을 다운로드했고, diet라는 DataFrame으로 미리 로드해 두었습니다. 시계열을 분석할 때 가장 먼저 할 일은 그래프로 데이터를 시각화하는 것입니다. 연중 내내 "diet" 검색량이 점진적으로 감소하다가 12월 연휴 무렵에 최저점을 찍고, 새해 결심으로 체중 감량을 하려는 사람들이 늘면서 새해 초에 검색량이 급증하는 패턴을 분명히 확인할 수 있을 거예요.
여러분이 다루게 될 많은 시계열 데이터셋과 마찬가지로, 현재는 날짜 인덱스가 문자열이므로 플로팅하기 전에 datetime 인덱스로 변환해야 합니다.
이 강의에서는 잊고 지냈을 수 있는 개념들이 많이 등장해요. 빠르게 복습이 필요할 때는 pandas 기본 치트시트를 다운로드해 두고 곁에 두세요!
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 시계열 분석
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import pandas and plotting modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Convert the date index to datetime
diet.index = ____.____(____.____)