Usando informações de "data"
É fácil pensar nos registros de data e hora como números puros, mas não se esqueça de que eles geralmente correspondem a coisas que acontecem no mundo real. Isso significa que muitas vezes há informações extras codificadas nos dados, como "é um dia da semana?" ou "é um feriado?". Essas informações costumam ser úteis na previsão de dados de séries temporais.
Neste exercício, você extrairá esses recursos baseados em data/hora. Uma única série temporal foi carregada em uma variável chamada prices.
Este exercício faz parte do curso
Aprendizado de máquina para dados de séries temporais em Python
Instruções do exercício
- Calcule o dia da semana, o número da semana em um ano e o número do mês em um ano.
- Adicione cada um deles como uma coluna ao DataFrame
prices_perc, com os nomesday_of_week,week_of_yearemonth_of_year, respectivamente.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Extract date features from the data, add them as columns
prices_perc['day_of_week'] = prices_perc.____.____
prices_perc['week_of_year'] = prices_perc.____.____
prices_perc['month_of_year'] = prices_perc.____.____
# Print prices_perc
print(prices_perc)