1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích chuỗi thời gian với Python
Connected

Bài tập

Một ứng dụng "mỏng" của chuỗi thời gian

Google Trends cho phép người dùng xem một từ khóa được tìm kiếm thường xuyên đến mức nào. Chúng tôi đã tải xuống một tệp từ Google Trends chứa tần suất theo thời gian cho từ khóa tìm kiếm "diet", và dữ liệu này đã được nạp sẵn trong DataFrame tên diet. Bước đầu tiên khi phân tích chuỗi thời gian là trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ. Bạn sẽ dễ dàng thấy xu hướng giảm dần số lượt tìm kiếm cho "diet" trong suốt năm dương lịch, chạm mức thấp vào dịp lễ tháng 12, rồi tăng vọt quanh thời điểm năm mới khi mọi người đặt mục tiêu giảm cân cho Năm Mới.

Giống nhiều bộ dữ liệu chuỗi thời gian bạn sẽ làm việc, chỉ mục ngày tháng đang ở dạng chuỗi và cần được chuyển sang chỉ mục kiểu datetime trước khi vẽ biểu đồ.

Khóa học này đề cập đến nhiều khái niệm bạn có thể đã quên, nên nếu cần ôn nhanh, hãy tải pandas basics Cheat Sheet và giữ sẵn để tra cứu!

Hướng dẫn 1/3

undefined XP
    1
    2
    3

Chuyển chỉ mục ngày sang datetime bằng to_datetime() của pandas.