1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Analiza szeregów czasowych w Pythonie
Connected

ćwiczenie

„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!

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3

Przekonwertuj indeks dat na typ datetime, używając funkcji to_datetime() z biblioteki pandas.