Vizualizarea datelor dezordonate
Să aruncăm o privire asupra unui set de date nou – acesta este ceva mai puțin ordonat decât ce ai văzut până acum.
Ca de obicei, vei începe prin a vizualiza datele brute. Privește cu atenție și încearcă să identifici punctele de date care ar putea pune probleme la antrenarea modelelor.
Datele au fost încărcate într-un DataFrame numit prices.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Vizualizează datele din seria de timp folosind Pandas.
- Calculează numărul de valori lipsă din fiecare serie de timp. Notează orice nereguli pe care le observi. Ce crezi că reprezintă ele?
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Visualize the dataset
prices.____(legend=False)
plt.tight_layout()
plt.show()
# Count the missing values of each time series
missing_values = prices.____.____
print(missing_values)