Deslocando preços de ações no tempo

O primeiro método para manipular séries temporais que você viu no vídeo foi .shift(), que permite deslocar todos os valores em uma Series ou DataFrame por um número de períodos ao longo do DateTimeIndex.

Vamos usar isso para comparar visualmente uma série de preços da Google deslocada em 90 dias úteis tanto para o passado quanto para o futuro.

Este exercicio faz parte do curso

Manipulando dados de séries temporais em Python

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Instruções do exercicio

Nós já importamos pandas como pd e matplotlib.pyplot como plt.

Use pd.read_csv() para importar 'google.csv', convertendo 'Date' em datas, definindo o resultado como index e atribuindo a google.
Use .asfreq() para definir a frequência de google como diária de dias úteis.
Adicione novas colunas lagged e shifted a google que contenham Close deslocado em 90 dias úteis para o passado e para o futuro, respectivamente.
Plote as três colunas de google.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Import data here
google = ____

# Set data frequency to business daily
google = ____

# Create 'lagged' and 'shifted'
google['lagged'] = ____
google['shifted'] = ____

# Plot the google price series

Editar e Executar Código