<jupyter_start><jupyter_text>ปฏิบัติการครั้งที่ 8ดาวน์โหลดข้อมูล google stock ปี 2006-2017 จาก link ข้างล่างนี้  http://www.donlapark.cmustat.com/229351/data/google.csv **ใช้ราคาปิด (Close)**1. จงแสดงแผนภาพ ACF และ PACF ของข้อมูล**ก่อน**การแปลง พร้อมกับอธิบายว่าข้อมูลนี้มี trend หรือ seasonality หรือไม่โดยใช้แผนภาพเหล่านี้ประกอบ2. จงแปลงข้อมูลให้เป็น stationary โดยใช้ ADF test และ KPSS test ในการทดสอบ3. จงแสดงแผนภาพ ACF และ PACF ของข้อมูล**หลัง**การแปลง พร้อมกับอธิบายว่าข้อมูลนี้มี trend หรือ seasonality หรือไม่โดยใช้แผนภาพเหล่านี้ประกอบ<jupyter_code>!pip install wget

!python -m wget -o google.csv http://www.donlapark.cmustat.com/229351/data/google.csv
# import module ที่ต้องใช้
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller, kpss
from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from datetime import datetime
# ฟังก์ชันที่เปลี่ยน string ให้เป็น datetime
def parser(dates):
  return datetime.strptime(dates, '%Y-%m-%d')

parser("2020-02-01")
# parse_dates ชื่อของคอลัมน์ที่จะเปลี่ยนให้เป็น datetime
# index_col ชื่อของคอลัมน์ที่จะให้เป็น index
# date_parser ฟังก์ชันที่เปลี่ยน string ให้เป็น datetime
data = pd.read_csv('google.csv', parse_dates=['Date'], 
                                        index_col='Date',
                                        date_parser=parser)

print (data.head())

print (data.dtypes)
ts = data['Close']

print(ts)
plt.plot(ts)
roll_std = ts.rolling(window=12).std()
plt.plot(roll_std, label = 'Rolling Std');
plt.plot(ts-ts.shift());
ts_log = ts**0.5
plt.plot(ts_log-ts_log.shift());<jupyter_output><empty_output><jupyter_text><jupyter_code><jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.15397824842587293, 'fraction_numerical': 0.0206067544361763, 'mean_word_length': 5.287769784172662, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 9, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 2, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 2, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '192701', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 924, 'n_tokens_neox': 955, 'n_words': 127, 'path': 'Labs/229351-LAB08-02.ipynb', 'repo_name': 'donlapark/ds351.github.io', 'size': '1747'}