Description du cours
Dans ces leçons, vous utiliserez Pandas pour lire des données de séries chronologiques à partir d'un fichier Excel. Les données temporelles ou chronologiques peuvent être considérées comme le suivi des performances au fil du temps ou l'examen des données sur une chronologie. Nous allons vous montrer comment tracer plusieurs séries chronologiques sur le même graphique et tirer des inférences sur les données à partir des graphiques. De plus, vous utiliserez la bibliothèque HVPlot pour représenter graphiquement plusieurs séries chronologiques et vous concentrer sur celles-ci individuellement avec un widget de filtrage.
Nous vous montrerons également comment utiliser Pandas pour calculer des données basées sur les performances sur des cours boursiers hypothétiques, puis comment tracer les données et tirer des inférences basées sur ces graphiques. Les données de performance calculées seront des statistiques temporelles, telles que la croissance (variation en pourcentage), la moyenne mobile (moyenne sur 7 jours) et les rendements cumulés. Vous dessinerez également des diagrammes en boîte en utilisant des données de séries chronologiques pour visualiser les informations statistiques sur chaque série.
Ce que vous allez apprendre
- Importer et tracer des données de séries temporelles à partir d'un fichier Excel à l'aide de Pandas
- Tracer plusieurs séries chronologiques sur le même graphique et tirer des conclusions (inferences) à partir des graphiques
- Utiliser la bibliothèque HVPlot pour représenter sous forme de graphique de multiples séries temporelles et se concentrer sur des séries individuelles avec un widget de filtre
- Calculer des statistiques temporelles basées sur les performances telles que la croissance (variation en pourcentage), la moyenne mobile (moyenne sur 7 jours) et les rendements cumulés
- Tracer les données de performances calculées avec Matplotlib et tirer des conclusions des graphiques
- Créer et lire des diagrammes en boîte (box plots) pour visualiser les informations statistiques sur les données de séries chronologiques
Points clés à retenir
- Les données temporelles ou les séries chronologiques permettent de suivre les performances au fil du temps ou de visualiser les données sur une chronologie.
- Pandas permet de lire des données de séries chronologiques (time series) depuis un fichier Excel et de calculer des données basées sur les performances pour des cours boursiers hypothétiques.
- La bibliothèque HVPlot vous permet de tracer de multiples séries temporelles et de vous concentrer sur des séries individuelles à l'aide d'un widget de filtrage.
- Les statistiques temporelles calculées comprennent la croissance (variation en pourcentage), la moyenne mobile (moyenne sur 7 jours) et les rendements cumulés.
- Des boîtes à moustaches (box plots) peuvent être tracées à partir de données de séries chronologiques pour visualiser les informations statistiques sur chaque série.
Foire aux questions
Que vais-je apprendre dans ce cours ?
Vous utiliserez Pandas pour lire des données de séries chronologiques à partir d'un fichier Excel, tracerez de multiples séries chronologiques sur le même graphique, utiliserez la bibliothèque HVPlot avec un widget de filtrage, calculerez des statistiques temporelles basées sur les performances, tracerez les données avec Matplotlib et créerez et lirez des diagrammes en boîte pour en tirer des conclusions sur les données.
Quels outils et bibliothèques ce cours couvre-t-il ?
Le cours couvre Pandas pour la lecture de données de séries chronologiques et le calcul de données de performance, la bibliothèque HVPlot pour la création de graphiques de plusieurs séries chronologiques avec un widget de filtrage, et Matplotlib pour le traçage des données de performance calculées.
Quelles statistiques temporelles sont calculées dans ce cours ?
Le cours calcule des statistiques temporelles, y compris la croissance (variation en pourcentage), la moyenne mobile (moyenne sur 7 jours) et les rendements cumulés, démontrées sur des prix d'actions hypothétiques.
Quelles leçons sont incluses ?
Le cours comprend trois leçons : Données Temporelles avec un Graphique en Ligne, Traçage de Données Temporelles Calculées, et Création d'une Boîte à Moustaches pour Décrire des Données Temporelles.
Quelles compétences vais-je acquérir ?
Vous acquerrez des compétences en visualisation de données, visualisation scientifique, séries chronologiques, analyse visuelle, visualisation, et la Visualization Toolkit (VTK).
