เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

โหลด time series หลายชุดพร้อมกัน

ไม่ว่าจะเป็นโปรเจกต์ส่วนตัวหรืองานประจำวันในฐานะ Data Scientist คุณมักจะพบสถานการณ์ที่ต้องวิเคราะห์และแสดงผล time series หลายชุดพร้อมกัน

เมื่อข้อมูลของแต่ละ time series ถูกจัดเก็บไว้ในคอลัมน์แยกกันภายในไฟล์เดียว ไลบรารี pandas จะช่วยให้การทำงานกับ time series หลายชุดเป็นเรื่องง่าย ในแบบฝึกหัดต่อไปนี้ คุณจะได้ทำงานกับชุดข้อมูล time series ชุดใหม่ที่บันทึกปริมาณการผลิตเนื้อสัตว์ประเภทต่าง ๆ ในสหรัฐอเมริการะหว่างปี 1944 ถึง 2012

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การแสดงภาพข้อมูล Time Series ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

นำเข้า pandas โดยใช้ชื่อย่อ pd ไว้แล้ว

  • อ่านไฟล์ csv ที่อยู่ใน url_meat แล้วเก็บไว้ใน DataFrame ชื่อ meat
  • แปลงคอลัมน์ date ใน meat ให้เป็นประเภท datetime
  • กำหนดคอลัมน์ date เป็น index ของ meat
  • แสดงสถิติสรุปของคอลัมน์ตัวเลขทั้งหมดใน meat

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Read in meat DataFrame
meat = ____.____(____)

# Review the first five lines of the meat DataFrame
print(meat.head(5))

# Convert the date column to a datestamp type
meat['date'] = ____(____)

# Set the date column as the index of your DataFrame meat
meat = ____.____(____)

# Print the summary statistics of the DataFrame
print(meat.____)
แก้ไขและรันโค้ด