Explorare

Probabil creezi grafice în mod regulat, însă în acest curs este important să poți controla explicit pe care axă sunt reprezentate diferitele serii de timp. Acest lucru va fi esențial pentru a-ți putea evalua predicțiile ulterior.

În acest exercițiu, vei reprezenta grafic un set de date privind producția lunară de dulciuri din SUA între 1972 și 2018.

Mai exact, vei reprezenta indicele de producție industrială IPG3113N. Acesta indică cantitatea totală de zahăr și produse de cofetărie produse lunar în SUA, exprimată ca procent din producția din ianuarie 2012. Astfel, o valoare de 120 înseamnă 120% din producția industrială din ianuarie 2012.

Urmărește cum a evoluat această valoare în timp și cum variază pe parcursul unui an.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ARIMA în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă matplotlib.pyplot cu aliasul plt și importă pandas cu aliasul pd.
Încarcă seria de timp a producției de dulciuri 'candy_production.csv' folosind pandas, setează indexul la coloana 'date', parsează datele și atribuie rezultatul variabilei candy.
Reprezintă seria de timp pe axa ax1 folosind metoda .plot() a DataFrame-ului. Apoi afișează graficul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import modules
import ____ as ____
import ____ as ____

# Load in the time series
candy = pd.____('candy_production.csv', 
            ____='____',
            ____=____)

# Plot and show the time series on axis ax1
fig, ax1 = plt.subplots()
____.____(ax=____)
____

Editează și rulează codul