Folosirea informațiilor de tip „dată"
E ușor să privești marcajele temporale ca simple numere, dar nu uita că ele corespund, de obicei, unor evenimente din lumea reală. Asta înseamnă că în date este adesea codificată informație suplimentară, cum ar fi „este zi lucrătoare?" sau „ce trimestru este?". Aceste informații sunt deseori utile în predicția datelor de tip serie de timp.
În acest exercițiu, vei extrage caracteristici bazate pe dată/oră. O singură serie de timp a fost încărcată într-o variabilă numită prices.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează ziua din săptămână, luna anului și trimestrul anului.
- Adaugă fiecare dintre ele ca o coloană în DataFrame-ul
prices_perc, sub numeleday_of_week,month_of_yearși, respectiv,quarter_of_year.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Extract date features from the data, add them as columns
prices_perc['day_of_week'] = prices_perc.____.____
prices_perc['month_of_year'] = prices_perc.____.____
prices_perc['quarter_of_year'] = prices_perc.____.____
# Print prices_perc
print(prices_perc)