{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Tässä muistikirjassa näytetään, kuinka:\n", "- asetetaan aikasarjadatan käyttö tähän moduuliin\n", "- visualisoidaan dataa\n", "\n", "Tämän esimerkin data on peräisin GEFCom2014-ennustuskilpailusta. Se sisältää kolmen vuoden tuntikohtaiset sähkönkulutus- ja lämpötilatiedot vuosilta 2012–2014.\n", "\n", "Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli ja Rob J. Hyndman, \"Probabilistinen energian ennustaminen: Global Energy Forecasting Competition 2014 ja sen jälkeen\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, s. 896-913, heinä-syyskuu, 2016.\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "import os\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", "from common.utils import load_data\n", "%matplotlib inline" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Lataa tiedot CSV-tiedostosta Pandas-dataframeen\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": {}, "outputs": [ { "output_type": "execute_result", "data": { "text/plain": [ " load\n", "2012-01-01 00:00:00 2698.0\n", "2012-01-01 01:00:00 2558.0\n", "2012-01-01 02:00:00 2444.0\n", "2012-01-01 03:00:00 2402.0\n", "2012-01-01 04:00:00 2403.0" ], "text/html": "
\n | load | \n
---|---|
2012-01-01 00:00:00 | \n2698.0 | \n
2012-01-01 01:00:00 | \n2558.0 | \n
2012-01-01 02:00:00 | \n2444.0 | \n
2012-01-01 03:00:00 | \n2402.0 | \n
2012-01-01 04:00:00 | \n2403.0 | \n