Füge deinem Zeitreihendiagramm zusammenfassende Statistiken hinzu

Es ist möglich, Zeitreihendiagramme und numerische Zusammenfassungen in einem einzigen Diagramm zu visualisieren, indem du die pandas-API zu matplotlib zusammen mit der Methode table verwendest:

# Zeitreihendaten im DataFrame plotten
ax = df.plot()

# Zusammenfassende Statistiken des DataFrames df berechnen
df_summary = df.describe()

# Zusammenfassungstabelle dem Plot hinzufügen
ax.table(cellText=df_summary.values, 
         colWidths=[0.3]*len(df.columns), 
         rowLabels=df_summary.index, 
         colLabels=df_summary.columns, 
         loc='top')

Diese Übung ist Teil des Kurses

Zeitreihendaten in Python visualisieren

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Anleitung zur Übung

Schau dir meat_mean in der Shell an — ein DataFrame, das den Mittelwert aller Zeitreihen in meat enthält.

Weise alle Werte in meat_mean dem Argument cellText zu.
Weise alle Werte im Index von meat_mean dem Argument rowLabels zu.
Weise die Spaltennamen von meat_mean dem Argument colLabels zu.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Plot the meat data
ax = meat.plot(fontsize=6, linewidth=1)

# Add x-axis labels
ax.set_xlabel('Date', fontsize=6)

# Add summary table information to the plot
ax.table(cellText=meat_mean.____,
         colWidths = [0.15]*len(meat_mean.columns),
         rowLabels=meat_mean.____,
         colLabels=meat_mean.____,
         loc='top')

# Specify the fontsize and location of your legend
ax.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, 0.95), ncol=3, fontsize=6)

# Show plot
plt.show()

Code bearbeiten und ausführen