Suma skumulowana a .diff()

W materiale wideo poznałeś/aś rozwijające się okna (expanding windows), które pozwalają wykonywać obliczenia skumulowane.

Metoda sumy skumulowanej działa w rzeczywistości odwrotnie niż metoda .diff(), którą poznałeś/aś w rozdziale 1.

Aby to zilustrować, skorzystamy z szeregu czasowego cen akcji Google – obliczymy różnice między cenami, a następnie odtworzymy serię przy użyciu sumy skumulowanej.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Manipulowanie danymi szeregów czasowych w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Zaimportowaliśmy już pandas jako pd oraz matplotlib.pyplot jako plt. Ceny akcji Google zostały wczytane do zmiennej data.

Zastosuj .diff() do data, usuń brakujące wartości i przypisz wynik do differences.
Użyj .first('D'), aby wybrać pierwszą cenę z data, i przypisz ją do start_price.
Użyj .append(), aby połączyć start_price i differences, zastosuj .cumsum() i przypisz wynik do cumulative_sum.
Użyj .equals(), aby porównać data i cumulative_sum, a następnie wyświetl wynik.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Calculate differences
differences = ____

# Select start price
start_price = ____

# Calculate cumulative sum
cumulative_sum = ____

# Validate cumulative sum equals data
print(____)

Edytuj i uruchom kod