📊 עבודת בית: ניתוח סדרות עיתיות ב-Python

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. טעינת הנתונים
url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/airline-passengers.csv"
df = pd.read_csv(url, index_col='Month', parse_dates=True)

# 2. הצגת שורות ראשונות
print(df.head())

# 3. ציור הגרף
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df.index, df['Passengers'], color='blue')
plt.title('Monthly Airline Passengers (1949-1960)')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Number of Passengers')
plt.grid(True)
plt.show()

# חישוב ממוצעים נעים
df['MA_3'] = df['Passengers'].rolling(window=3).mean()
df['MA_12'] = df['Passengers'].rolling(window=12).mean()

# ציור הגרפים ביחד
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df.index, df['Passengers'], label='Original', alpha=0.4, color='gray')
plt.plot(df.index, df['MA_3'], label='Moving Average (3)', color='orange')
plt.plot(df.index, df['MA_12'], label='Moving Average (12)', color='red', linewidth=2)

plt.title('Smoothing with Moving Average')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
import pandas.plotting as pd_plotting

# חישוב הפרשים מסדר ראשון (Detrending)
df['Diff'] = df['Passengers'].diff()

# 1. ציור סדרת ההפרשים
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df.index, df['Diff'], color='green')
plt.title('Differenced Series (Detrended)')
plt.axhline(0, color='red', linestyle='--') # קו האפס
plt.grid(True)
plt.show()

# 2. Lag Plot
plt.figure(figsize=(5, 5))
pd_plotting.lag_plot(df['Passengers'], lag=1)
plt.title('Lag Plot (Lag = 1)')
plt.show()

# 3. תרשים ACF (אופציונלי)
plt.figure(figsize=(10, 4))
plot_acf(df['Passengers'].dropna(), lags=30, ax=plt.gca())
plt.title('Autocorrelation (ACF)')
plt.show()