Birden çok zaman serisini yükle

İster kişisel projelerinde ister bir Veri Bilimci olarak günlük işlerinde olsun, aynı anda birden fazla zaman serisini analiz edip görselleştirmeni gerektiren durumlarla karşılaşman muhtemeldir.

Her zaman serisine ait verilerin bir dosyanın ayrı sütunlarında saklandığını varsayarsak, pandas kütüphanesi birden çok zaman serisiyle çalışmayı kolaylaştırır. Aşağıdaki egzersizlerde, 1944 ile 2012 yılları arasında ABD'de üretilen farklı et türlerinin miktarlarını içeren yeni bir zaman serisi veri kümesiyle çalışacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Zaman Serisi Verilerini Görselleştirme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

pd kısaltmasıyla pandas'ı içe aktardık.

url_meat konumundaki csv dosyasını meat adlı bir DataFrame'e oku.
meat içindeki date sütununu datetime türüne dönüştür.
date sütununu meat için indeks olarak ayarla.
meat içindeki tüm sayısal sütunların özet istatistiklerini yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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.____)

Kodu Düzenle ve Çalıştır