Ajouter des statistiques sommaires à votre graphique de séries temporelles

Il est possible d'afficher, sur un seul graphique, des tracés de séries temporelles et des résumés numériques en utilisant l'API pandas vers matplotlib avec la méthode table :

# Tracer les séries temporelles du DataFrame
ax = df.plot()

# Calculer les statistiques sommaires du DataFrame df
df_summary = df.describe()

# Ajouter le tableau récapitulatif au graphique
ax.table(cellText=df_summary.values, 
         colWidths=[0.3]*len(df.columns), 
         rowLabels=df_summary.index, 
         colLabels=df_summary.columns, 
         loc='top')

Cette activité fait partie du cours

Visualiser des séries chronologiques en Python

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Instructions de l’exercice

Examinez meat_mean dans le shell — un DataFrame qui contient la moyenne de toutes les séries temporelles dans meat.

Affectez toutes les valeurs de meat_mean à l'argument cellText.
Affectez toutes les valeurs de l'index de meat_mean à l'argument rowLabels.
Affectez les noms de colonnes de meat_mean à l'argument colLabels.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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()

Modifier et exécuter le code