Preparando e visualizando os dados
Preparar os dados com precisão é fundamental para construir modelos de machine learning eficazes. Agora é hora de aplicar as habilidades que você aprendeu.
Seus dados precisam de três colunas para a biblioteca statsforecast:
unique_id: ID da sérieds: carimbo de data/hora da sériey: valores da série
Aplique as etapas necessárias para limpar e reformatar seus dados para previsão de séries temporais. O conjunto de dados já foi carregado como ts, e o pandas foi importado como pd.
Este exercício faz parte do curso
Projetando Pipelines de Previsão para Produção
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Convert the period column to datetime and sort the data by period
ts["____"] = pd.____(ts["period"])
ts = ts.____("period")