BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Keşif

Belki düzenli olarak grafik çiziyorsun, ancak bu kursta, farklı zaman serilerinin hangi eksende çizileceğini açıkça kontrol edebilmen önemli. Bu, ileride zaman serisi tahminlerini değerlendirmen için kritik olacak.

Burada görevin, 1972 ile 2018 arasındaki aylık ABD şekerleme üretimi verilerini çizmek.

Özel olarak, sanayi üretim endeksi IPG3113N’i çiziyorsun. Bu, ABD’de ay bazında üretilen toplam şeker ve şekerleme ürünlerini, Ocak 2012 üretiminin yüzdesi olarak gösterir. Yani 120, Ocak 2012 sanayi üretiminin %120’si demektir.

Bu büyüklüğün zaman içinde ve yıl boyunca nasıl değiştiğine bir bak.

Bu egzersiz

Python'da ARIMA Modelleri

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • matplotlib.pyplot paketini plt takma adıyla ve pandas paketini pd takma adıyla içe aktar.
  • pandas kullanarak şekerleme üretimi zaman serisini 'candy_production.csv' dosyasından yükle, indeksi 'date' sütununa ayarla, tarihleri ayrıştır ve candy değişkenine ata.
  • DataFrame’in .plot() metodunu kullanarak zaman serisini ax1 eksenine çiz. Ardından grafiği göster.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Import modules
import ____ as ____
import ____ as ____

# Load in the time series
candy = pd.____('candy_production.csv', 
            ____='____',
            ____=____)

# Plot and show the time series on axis ax1
fig, ax1 = plt.subplots()
____.____(ax=____)
____
Kodu Düzenle ve Çalıştır