時間序列的一個「薄」應用
Google Trends 讓使用者查看某個關鍵字被搜尋的頻率。我們已從 Google Trends 下載包含關鍵字「diet」隨時間變化頻率的檔案，並預先載入為名為 diet 的 DataFrame。分析時間序列的第一步，通常是用圖形把資料視覺化。你應該會清楚看到整個曆年中「diet」的搜尋量逐漸下降，於 12 月假期前後達到低點，接著在新年左右因為人們立下減重的新年新希望而出現一波高峰。
就像你會處理的許多時間序列資料一樣，這個資料集的日期索引是字串。繪圖前應先轉換為 datetime 索引。
本課程會涉及許多你可能一時想不起來的觀念，如果需要快速複習，可以下載 pandas basics Cheat Sheet 並隨手備用！
本練習屬於課程
Python 中的時間序列分析
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Import pandas and plotting modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Convert the date index to datetime
diet.index = ____.____(____.____)