Använda datuminformation
Det är lätt att se tidsstämplar som rena tal, men glöm inte att de oftast motsvarar händelser i den verkliga världen. Det innebär att det ofta finns extra information kodad i datan – till exempel "är det en vardag?" eller "vilket kvartal är det?". Den här informationen är ofta användbar när man ska förutsäga tidsseriedata.
I den här övningen extraherar du dessa datum- och tidsbaserade särdrag. En enskild tidsserie har laddats in i variabeln prices.
Den här övningen är en del av kursen
Maskininlärning för tidsseriedata i Python
Övningsinstruktioner
- Beräkna veckodagen, månaden på året och kvartalet på året.
- Lägg till var och en som en kolumn i DataFrame:en
prices_perc, med namnenday_of_week,month_of_yearrespektivequarter_of_year.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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)