Rommelige data visualiseren
Laten we een nieuwe gegevensset bekijken – deze is wat minder schoon dan wat je eerder hebt gezien.
Zoals altijd begin je met het visualiseren van de ruwe data. Kijk goed en probeer datapunten te vinden die problematisch kunnen zijn voor het fitten van modellen.
De data is geladen in een DataFrame met de naam prices.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Machine Learning voor tijdreeksgegevens in Python
Oefeninstructies
- Visualiseer de tijdreeksdata met Pandas.
- Bereken het aantal ontbrekende waarden in elke tijdreeks. Noteer eventuele onregelmatigheden die je ziet. Wat denk je dat het zijn?
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# 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)