1. Learn
  2. /
  3. Cursuri
  4. /
  5. Modele ARIMA în Python

Connected

exercițiu

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.

Instrucțiuni

100 XP
  • 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.