Trực quan hóa dữ liệu lộn xộn
Hãy xem một bộ dữ liệu mới — bộ này kém “sạch” hơn một chút so với những gì bạn đã thấy trước đó.
Như mọi khi, bạn sẽ bắt đầu bằng cách trực quan hóa dữ liệu thô. Quan sát kỹ và thử tìm các điểm dữ liệu có thể gây vấn đề khi huấn luyện mô hình.
Dữ liệu đã được nạp vào một DataFrame tên là prices.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Dữ liệu Chuỗi thời gian bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian bằng Pandas.
- Tính số lượng giá trị khuyết trong mỗi chuỗi thời gian. Ghi lại bất kỳ điểm bất thường nào bạn thấy. Bạn nghĩ chúng là gì?
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)