ПочатиПочніть безкоштовно

Розвідка

Можливо, ви часто будуєте графіки, але в цьому курсі важливо вміти явно контролювати, на яку вісь виводяться різні часові ряди. Це стане в пригоді, коли ви оцінюватимете свої прогнози часових рядів пізніше.

Ваше завдання тут — побудувати графік набору даних про щомісячне виробництво солодощів у США за період 1972–2018 років.

Зокрема, ви зображаєте індекс промислового виробництва IPG3113N. Це загальний обсяг виробництва цукру та кондитерських виробів у США за місяць, виражений у відсотках від січня 2012 року. Тобто 120 означає 120% промислового виробництва від рівня січня 2012 року.

Подивіться, як ця величина змінювалася з часом і як вона коливається протягом року.

Ця вправа є частиною курсу

Моделі ARIMA в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте matplotlib.pyplot з псевдонімом plt і pandas з псевдонімом pd.
  • Завантажте часовий ряд виробництва солодощів 'candy_production.csv' за допомогою pandas, встановіть індекс у стовпець 'date', розберіть дати та присвойте результат змінній candy.
  • Побудуйте часовий ряд на вісі ax1, використовуючи метод датафрейму .plot(). Потім покажіть графік.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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=____)
____
Редагувати та запускати код