Transformação de dados brutos
No último capítulo, você calculou a média móvel. Neste exercício, você definirá uma função que calcula a variação percentual do último ponto de dados em relação à média de uma janela de pontos de dados anteriores. Essa função ajudará você a calcular a alteração percentual em uma janela móvel.
Esse é um tipo mais estável de série temporal que costuma ser útil no aprendizado de máquina.
Este exercício faz parte do curso
Aprendizado de máquina para dados de séries temporais em Python
Instruções do exercício
Defina uma função
percent_changeque receba uma série temporal de entrada e faça o seguinte:Extraia todos os valores, exceto o último, da série de entrada (atribuída a
previous_values) e apenas o último valor da série temporal (atribuída alast_value).Calcule a diferença percentual entre o último valor e a média dos valores anteriores.
Usando uma janela móvel de 20, aplique essa função a
pricese visualize-a usando o código fornecido.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Your custom function
def percent_change(series):
# Collect all *but* the last value of this window, then the final value
previous_values = series[:____]
last_value = series[-1]
# Calculate the % difference between the last value and the mean of earlier values
percent_change = (____ - np.mean(previous_values)) / np.mean(previous_values)
return percent_change
# Apply your custom function and plot
prices_perc = prices.rolling(20).____
prices_perc.loc["2014":"2015"].plot()
plt.show()