Вычислите разности временного ряда. Пропущенные значения заполнять не нужно. На графике изобразите скользящее среднее и скользящее стандартное отклонение (уже в прекоде).
Подсказка
Из данных за январь-июнь 2018 нужно вычесть результат вызова метода shift().
import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://code.s3.yandex.net/datasets/energy_consumption.csv', index_col=[0], parse_dates=[0])
data.sort_index(inplace=True)
data = data['2018-01':'2018-06'].resample('1D').sum()
data = data - data.shift()
data['mean'] = data['PJME_MW'].rolling(15).mean()
data['std'] = data['PJME_MW'].rolling(15).std()
data.plot();Результат
Нет, это не тренд нулевых. Это нулевой тренд. Одно радует: ряд стал более стационарным, а значит, данные можно прогнозировать.