การแสดงภาพข้อมูลที่มีปัญหา
มาลองดูชุดข้อมูลใหม่กัน — ชุดนี้ไม่ค่อยเป็นระเบียบเท่าที่เคยเห็นมาก่อน
เริ่มต้นด้วยการแสดงภาพข้อมูลดิบเหมือนเช่นเคย สังเกตให้ดีและลองหาจุดข้อมูลที่อาจสร้างปัญหาให้กับการ Fit โมเดล
ข้อมูลถูกโหลดไว้ใน DataFrame ชื่อ prices แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Machine Learning สำหรับข้อมูล Time Series ใน Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- แสดงภาพข้อมูล time series โดยใช้ Pandas
- คำนวณจำนวนค่าที่หายไปในแต่ละ time series สังเกตความผิดปกติที่พบ และลองคิดดูว่าสาเหตุน่าจะเป็นอะไร
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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)