다중 시계열 불러오기

개인 프로젝트든 데이터 사이언티스트로서의 일상 업무든, 동시에 여러 시계열을 분석하고 시각화해야 하는 상황을 자주 만나게 됩니다.

각 시계열의 데이터가 파일의 서로 다른 열에 저장되어 있다면, pandas 라이브러리를 사용해 손쉽게 다중 시계열을 다룰 수 있어요. 다음 연습 문제에서는 1944년부터 2012년까지 미국에서 생산된 여러 종류의 육류 생산량이 담긴 새로운 시계열 데이터셋을 사용해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시계열 데이터 시각화

강의 보기

연습 안내

pd 별칭으로 pandas를 임포트해 두었습니다.

url_meat에 있는 csv 파일을 읽어 DataFrame meat에 저장하세요.
meat의 date 열을 datetime 형으로 변환하세요.
date 열을 meat의 인덱스로 설정하세요.
meat의 모든 수치형 열에 대한 요약 통계를 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Read in meat DataFrame
meat = ____.____(____)

# Review the first five lines of the meat DataFrame
print(meat.head(5))

# Convert the date column to a datestamp type
meat['date'] = ____(____)

# Set the date column as the index of your DataFrame meat
meat = ____.____(____)

# Print the summary statistics of the DataFrame
print(meat.____)

코드 편집 및 실행