Manipulação de dados de séries temporais em Python

Este capítulo estabelece as bases para você aproveitar a poderosa funcionalidade de série temporal disponibilizada pela forma como o Pandas representa as datas, em particular pelo DateTimeIndex. Você aprenderá a criar e manipular informações de datas e séries temporais e a fazer cálculos com DataFrames com reconhecimento de tempo para deslocar seus dados no tempo ou criar retornos específicos de períodos.

Este capítulo se aprofunda na funcionalidade essencial de séries temporais disponibilizada pelo DataTimeIndex do pandas. Ele apresenta a reamostragem e como comparar diferentes séries temporais normalizando seus pontos iniciais.

Este capítulo mostrará a você como usar a função de janela para calcular métricas de séries temporais para janelas contínuas e em expansão.

Este capítulo combina os conceitos anteriores, ensinando a você como criar um índice ponderado por valor. Esse índice usa dados de capitalização de mercado contidos nas listagens da bolsa de valores para calcular pesos e informações de preços de ações de 2016. O desempenho do índice é então comparado com os benchmarks para avaliar o desempenho do índice que você criou.