Conteúdo do Curso
Análise de Séries Temporais
Análise de Séries Temporais
1. Séries Temporais: Vamos Começar
2. Processamento de Séries Temporais
3. Visualização de Séries Temporais
Desafio 1
Tarefa
Swipe to begin your solution
Hora dos novos desafios! Aqui está o primeiro desafio, cuja ideia é processar o conjunto de dados pr_HH Spot Price.csv
para transformá-lo de não estacionário para estacionário:
- Leia o conjunto de dados.
- Teste a estacionaridade dos dados (use
adfuller
) e exiba os resultados. - Visualize os valores iniciais da coluna
"Price"
. - Transforme os dados (a coluna
"Price"
do DataFramedf
) de não estacionários para estacionários utilizando o método das diferenças (usando o método.diff()
com o parâmetroperiods = 1
). Descarte valores NA. Atribua o resultado à variávelnew_diff
. - Visualize os dados modificados (
new_diff
). - Reexecute o teste ADF para os dados atualizados (
new_diff
).
Solução
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?
Obrigado pelo seu feedback!
Seção 5. Capítulo 3
Desafio 1
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Hora dos novos desafios! Aqui está o primeiro desafio, cuja ideia é processar o conjunto de dados pr_HH Spot Price.csv
para transformá-lo de não estacionário para estacionário:
- Leia o conjunto de dados.
- Teste a estacionaridade dos dados (use
adfuller
) e exiba os resultados. - Visualize os valores iniciais da coluna
"Price"
. - Transforme os dados (a coluna
"Price"
do DataFramedf
) de não estacionários para estacionários utilizando o método das diferenças (usando o método.diff()
com o parâmetroperiods = 1
). Descarte valores NA. Atribua o resultado à variávelnew_diff
. - Visualize os dados modificados (
new_diff
). - Reexecute o teste ADF para os dados atualizados (
new_diff
).
Solução
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