{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# Подготовка данных\n", "\n", "В этом ноутбуке мы демонстрируем, как:\n", "- подготовить данные временных рядов для этого модуля\n", "- визуализировать данные\n", "\n", "Данные в этом примере взяты из конкурса прогнозирования GEFCom2014. Они включают 3 года почасовых значений потребления электроэнергии и температуры за период с 2012 по 2014 годы.\n", "\n", "Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli и Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, том 32, номер 3, стр. 896-913, июль-сентябрь, 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": [ "Загрузите данные из csv в Pandas dataframe\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