Uma aplicação "magrela" de séries temporais
O Google Trends permite ver com que frequência um termo é pesquisado. Nós baixamos um arquivo do Google Trends com a frequência ao longo do tempo para a palavra de pesquisa "diet", que já está carregada em um DataFrame chamado diet. Um primeiro passo ao analisar uma série temporal é visualizar os dados com um gráfico. Você deve conseguir ver claramente uma queda gradual nas buscas por "diet" ao longo do ano, chegando a um mínimo perto das festas de dezembro, seguida por um pico no início do ano, quando as pessoas fazem resoluções de Ano Novo para perder peso.
Como em muitos conjuntos de dados de séries temporais com que você vai trabalhar, o índice de datas está em formato de string e deve ser convertido para um índice datetime antes de plotar.
Este curso aborda muitos conceitos que você pode ter esquecido; se precisar de um lembrete rápido, baixe o Guia de Bolso de pandas e mantenha-o por perto!
Este exercicio faz parte do curso
Análise de séries temporais em Python
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando 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 = ____.____(____.____)