{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Bu defterde, aşağıdaki konuları nasıl yapacağımızı gösteriyoruz:\n", "- bu modül için zaman serisi verilerini ayarlama\n", "- verileri görselleştirme\n", "\n", "Bu örnekteki veriler, GEFCom2014 tahmin yarışmasından alınmıştır. 2012 ile 2014 yılları arasında 3 yıl boyunca saatlik elektrik yükü ve sıcaklık değerlerini içermektedir.\n", "\n", "Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli ve Rob J. Hyndman, \"Olasılıksal enerji tahmini: Global Energy Forecasting Competition 2014 ve sonrası\", International Journal of Forecasting, cilt 32, sayı 3, s. 896-913, Temmuz-Eylül, 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": [ "CSV'den verileri bir Pandas veri çerçevesine yükle\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