Wichtige Ereignisse in Zeitreihendaten annotieren
Beim Plotten der Zeitreihen Finance, Information, Manufacturing und Construction aus dem DataFrame jobs hast du einen deutlichen Anstieg der Arbeitslosenquoten in den Jahren 2001 und 2008 beobachtet. Allgemein werden Zeitreihendiagramme noch aussagekräftiger, wenn du zusätzliche Anmerkungen einfügst, die bestimmte Beobachtungen oder Ereignisse hervorheben. So kannst du Betrachterinnen und Betrachtern wichtige Teile des Diagramms schnell zeigen und besser ableiten, was ein bestimmtes Ereignis verursacht haben könnte.
Denk daran, dass du die Spalte datestamp bereits als Index des DataFrames jobs gesetzt hast. Du kannst deine Plots also direkt mit vertikalen oder horizontalen Linien annotieren.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Zeitreihendaten in Python visualisieren
Anleitung zur Übung
_ Plotte alle Zeitreihen in jobs in einem einzigen Diagramm und verwende die Farbpalette Spectral.
- Füge am Datum
2001-07-01eine blaue vertikale Linie hinzu. - Füge am Datum
2008-09-01eine zweite blaue vertikale Linie hinzu.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Plot all time series in the jobs DataFrame
ax = ____(____, fontsize=6, linewidth=0.8)
# Set labels and legend
ax.set_xlabel('Date', fontsize=10)
ax.set_ylabel('Unemployment Rate', fontsize=10)
ax.set_title('Unemployment rate of U.S. workers by industry', fontsize=10)
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.0, 0.5))
# Annotate your plots with vertical lines
____(____, color='blue', linestyle='--', linewidth=0.8)
____(____, color='blue', linestyle='--', linewidth=0.8)
# Show plot
plt.show()