„Odchudzające" zastosowanie szeregów czasowych
Google Trends pozwala sprawdzić, jak często dane słowo jest wyszukiwane. Pobraliśmy plik z Google Trends zawierający częstotliwość wyszukiwania słowa „diet" (dieta) w czasie – dane są wstępnie załadowane do DataFrame o nazwie diet. Pierwszym krokiem podczas analizy szeregu czasowego jest wizualizacja danych na wykresie. Powinieneś wyraźnie zauważyć stopniowy spadek liczby wyszukiwań słowa „diet" w ciągu roku kalendarzowego – najniższy poziom przypada na okres świąt grudniowych, po czym następuje gwałtowny wzrost wyszukiwań w okolicach Nowego Roku, gdy ludzie postanawiają zadbać o wagę.
Podobnie jak w wielu zbiorach danych szeregów czasowych, indeks dat jest typu tekstowego i przed rysowaniem wykresu należy go przekonwertować na indeks datetime.
Ten kurs porusza wiele zagadnień, które mogły ci umknąć – jeśli potrzebujesz szybkiego odświeżenia wiedzy, pobierz ściągawkę z podstaw pandas i miej ją pod ręką!
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza szeregów czasowych w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import pandas and plotting modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Convert the date index to datetime
diet.index = ____.____(____.____)