Uma aplicação "fina" de séries temporais
O Google Trends permite que os usuários vejam a frequência com que um termo é pesquisado. Fizemos o download de um arquivo do Google Trends contendo a frequência ao longo do tempo para a palavra de pesquisa "diet", que é pré-carregada em um DataFrame chamado diet. A primeira etapa ao analisar uma série temporal é visualizar os dados com um gráfico. Você deve ser capaz de ver claramente uma diminuição gradual nas pesquisas por "dieta" ao longo do ano civil, atingindo um ponto baixo por volta dos feriados de dezembro, seguido por um pico nas pesquisas por volta do ano novo, à medida que as pessoas fazem resoluções de Ano Novo para perder peso.
Como em muitos conjuntos de dados de séries temporais com os quais você trabalhará, o índice de datas é uma cadeia de caracteres e deve ser convertido em um índice de data e hora antes da plotagem.
Este curso aborda muitos conceitos que você pode ter esquecido, portanto, se precisar de uma rápida atualização, baixe a Folha de dicas básicas sobre pandas e mantenha-a sempre à mão!
Este exercício faz parte do curso
Análise de séries temporais em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Import pandas and plotting modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Convert the date index to datetime
diet.index = ____.____(____.____)