10. diel - Data Mining - Vplyv makroindikátorov na export - Dokončenie dát

V predchádzajúcom kvíze, Kvíz - Teória a štatistické testovanie v Data Miningu, sme si overili nadobudnuté skúsenosti z predchádzajúcich lekcií.

V tomto tutoriále Data Miningu budeme pokračovať v spracovaní úlohy na reálnych dátach, ktorej cieľom je analyzovať vzťah medzi hlavnými makroekonomickými indikátormi Českej republiky a vývojom exportu zo SR do Nemecka. Tentokrát dokončíme prípravu dát na štatistické spracovanie.

Úprava datasetu czkEurPracDny

Pre testovanie je nutné zjednotiť obdobia, za ktoré sú dáta k dispozícii. V datasete czkEurPracDny si z dát o vývoji kurzu na dennej báze spracujeme priemer za každý mesiac a priemer za každý štvrťrok. V datasete exportMesicne z mesačných dát o exporte do Nemecka urobíme súčet za každý štvrťrok. Ideme na to.

Dataset czkEurPracDny máme vo formáte csv, kde nie sú uvedené názvy stĺpcov. Pre prehľadnosť si názvy stĺpcov ako colnames doplníme do dataframu, ktorý potom načítame. Nastavíme vlastnú cestu k súboru, oddeľovač, údaje o záhlaví, o stĺpcoch a kódovaní znakov (nastaví sa utf-8). Začať musíme samozrejme s importom knižnice pandas:

import pandas as pd
colnames = ['date', 'value']
df = pd.read_csv("czk_eur_pracovni_dny.csv", sep=',', header=None, names=colnames, encoding='utf-8', index_col=None)

Kontrolu vykonáme zobrazením cez print(df):

...koniec náhľadu článku...
Pokračuj ďalej