Przesuwanie cen akcji w czasie

Pierwszą metodą manipulowania szeregami czasowymi omówioną w filmie była .shift(). Pozwala ona przesunąć wszystkie wartości w obiekcie Series lub DataFrame o określoną liczbę okresów wzdłuż DateTimeIndex.

Wykorzystaj ją, aby wizualnie porównać serię cen akcji Google przesuniętą o 90 dni roboczych – zarówno w przeszłość, jak i w przyszłość.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Manipulowanie danymi szeregów czasowych w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Biblioteki pandas jako pd i matplotlib.pyplot jako plt zostały już zaimportowane.

Użyj pd.read_csv(), aby zaimportować plik 'google.csv' – ustaw parsowanie kolumny 'Date' jako dat, skonfiguruj wynik jako indeks i przypisz go do zmiennej google.
Użyj .asfreq(), aby ustawić częstotliwość google na dzienną (dni robocze).
Dodaj do google nowe kolumny lagged i shifted, które będą zawierać wartości Close przesunięte odpowiednio o 90 dni roboczych w przeszłość i w przyszłość.
Wykreśl trzy kolumny z google.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import data here
google = ____

# Set data frequency to business daily
google = ____

# Create 'lagged' and 'shifted'
google['lagged'] = ____
google['shifted'] = ____

# Plot the google price series

Edytuj i uruchom kod