Vizualizace sezónnosti více časových řad

Teď extrahuješ složku seasonality z objektu jobs_decomp, abys mohl/a vizualizovat sezónnost těchto časových řad. Před vykreslením budeš muset převést slovník složek seasonality na DataFrame pomocí funkce pd.DataFrame.from_dict().

V pracovním prostoru máš k dispozici prázdný slovník jobs_seasonal a objekt dekompozice časových řad jobs_decomp z předchozího cvičení.

Toto cvičení je součástí kurzu

Vizualizace dat časových řad v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Projdi každý název sloupce v jobs_names a extrahuj odpovídající složku seasonal z jobs_decomp. Výsledky ulož do jobs_seasonal, kde klíčem je název časové řady a hodnotou je její složka seasonal.
Převeď jobs_seasonal na DataFrame a pojmenuj ho seasonality_df.
Vytvoř facetový graf všech 16 sloupců z seasonality_df. Zajisti, aby dílčí grafy nesdílely osu y.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Extract the seasonal values for the decomposition of each time series
for ts in ____:
    jobs_seasonal[ts] = jobs_decomp[ts]____
    
# Create a DataFrame from the jobs_seasonal dictionary
____ = ____(jobs_seasonal)

# Remove the label for the index
seasonality_df.index.name = None

# Create a faceted plot of the seasonality_df DataFrame
____(subplots=____,
                   layout=____,
                   sharey=____,
                   fontsize=2,
                   linewidth=0.3,
                   legend=False)

# Show plot
plt.show()

Upravit a spustit kód