Introdução ao curso

Análise de séries temporais em Python

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

Exemplo de série temporal: Google Trends

Exemplo de série temporal: dados climáticos

Exemplo de série temporal: lucro trimestral

Exemplo de séries múltiplas: gás natural e óleo de calefação

Objetivos do curso

• Aprender sobre modelos de séries temporais
• Ajustar dados a um modelo de série temporal
• Usar os modelos para prever o futuro
• Aprender a usar os pacotes estatísticos relevantes em Python
• Ver exemplos práticos de uso desses modelos

Algumas ferramentas úteis do pandas

• Transformar um índice em datetime

    df.index = pd.to_datetime(df.index)
  

• Plotar dados

    df.plot()
  

• Fatiar dados

    df['2012']
  

Algumas ferramentas úteis do pandas

• Fazer join de dois DataFrames

    df1.join(df2)
  

• Reamostrar dados (ex.: de diário para semanal)

    df = df.resample(rule='W').last()
  

Mais funções do pandas

• Calcular variação percentual e diferença de uma série temporal

    df['col'].pct_change()
    df['col'].diff()
  

• Método de correlação de Series no pandas

    df['ABC'].corr(df['XYZ'])
  

• Autocorrelação no pandas

    df['ABC'].autocorr()
  

Vamos praticar!

Análise de séries temporais em Python