Tải nhiều chuỗi thời gian

Dù là trong các dự án cá nhân hay công việc hằng ngày của bạn với vai trò Data Scientist, bạn rất có thể sẽ gặp những tình huống cần phân tích và trực quan hóa nhiều chuỗi thời gian cùng lúc.

Khi dữ liệu cho mỗi chuỗi thời gian được lưu trong các cột riêng của một tệp, thư viện pandas giúp bạn làm việc với nhiều chuỗi thời gian rất dễ dàng. Trong các bài tập sau, bạn sẽ làm việc với một bộ dữ liệu chuỗi thời gian mới, chứa sản lượng của các loại thịt khác nhau được sản xuất ở Hoa Kỳ từ 1944 đến 2012.

Bài tập này là một phần của khóa học

Trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Chúng tôi đã nhập pandas với bí danh pd.

Đọc tệp csv tại url_meat vào một DataFrame tên meat.
Chuyển cột date trong meat sang kiểu datetime.
Đặt cột date làm chỉ mục của meat.
In thống kê tóm tắt của tất cả các cột số trong meat.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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.____)

Chỉnh sửa và Chạy Mã