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

ćwiczenie

Wyświetlanie średnich kroczących

Szeregi czasowe można też wizualizować za pomocą średnich kroczących. To technika „wygładzania" danych, szczególnie przydatna, gdy szereg czasowy zawiera dużo szumów lub wartości odstających. Dla danej ramki danych df kroczącą średnią szeregu czasowego obliczysz za pomocą polecenia:

df_mean = df.rolling(window=12).mean()

Parametr window należy dobrać do granularności szeregu czasowego. Na przykład, jeśli dane są dzienne i chcesz obliczyć wartości kroczące dla całego roku, ustaw parametr na window=365. Równie łatwo możesz uzyskać wartości kroczące dla innych metryk, takich jak odchylenie standardowe (.std()) czy wariancja (.var()).

Instrukcje

100 XP
  • Oblicz 52-tygodniową kroczącą średnią dla co2_levels i przypisz ją do zmiennej ma.
  • Oblicz 52-tygodniowe kroczące odchylenie standardowe dla co2_levels i przypisz je do zmiennej mstd.
  • Oblicz górną granicę szeregu czasowego jako kroczącą średnią + (2 * kroczące odchylenie standardowe) i przypisz wynik do ma[upper]. Analogicznie oblicz dolną granicę jako kroczącą średnią - (2 * kroczące odchylenie standardowe) i przypisz ją do ma[lower].
  • Narysuj wykres liniowy dla ma.