{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# ਡਾਟਾ ਸੈਟਅੱਪ\n",
"\n",
"ਇਸ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ:\n",
"- ਇਸ ਮੋਡਿਊਲ ਲਈ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡਾਟਾ ਕਿਵੇਂ ਸੈਟਅੱਪ ਕਰਨਾ ਹੈ\n",
"- ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ\n",
"\n",
"ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ GEFCom2014 ਫੋਰਕਾਸਟਿੰਗ ਮੁਕਾਬਲੇ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। \n",
"ਇਹ 2012 ਤੋਂ 2014 ਤੱਕ ਦੇ 3 ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਘੰਟਾਵਾਰੀ ਬਿਜਲੀ ਲੋਡ ਅਤੇ ਤਾਪਮਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ। \n",
"\n",
"Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli ਅਤੇ Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, July-September, 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": [
"ਡਾਟਾ ਨੂੰ CSV ਤੋਂ Pandas ਡਾਟਾਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰੋ\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\n
\n \n \n | \n load | \n
\n \n \n \n | 2012-01-01 00:00:00 | \n 2698.0 | \n
\n \n | 2012-01-01 01:00:00 | \n 2558.0 | \n
\n \n | 2012-01-01 02:00:00 | \n 2444.0 | \n
\n \n | 2012-01-01 03:00:00 | \n 2402.0 | \n
\n \n | 2012-01-01 04:00:00 | \n 2403.0 | \n
\n \n
\n