Использование информации о дате
Временны́е метки легко воспринимать как обычные числа, но не стоит забывать, что они, как правило, соответствуют реальным событиям. Это означает, что в данных часто закодирована дополнительная информация: например, «является ли день рабочим?» или «какой сейчас квартал?». Такая информация нередко помогает при прогнозировании данных временных рядов.
В этом упражнении вы извлечёте признаки на основе даты и времени. Один временной ряд уже загружен в переменную prices.
Это упражнение является частью курса
Машинное обучение для данных временных рядов на Python
Инструкции к упражнению
- Вычислите день недели, месяц года и квартал года.
- Добавьте каждое значение как отдельный столбец в датафрейм
prices_percс именамиday_of_week,month_of_yearиquarter_of_yearсоответственно.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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)