Décomposition saisonnière

Dans le dernier exercice, vous avez repéré des motifs récurrents dans les données de trafic à la fois par inspection visuelle et à l’aide d’un graphe d’autocorrélation.

Vous allez maintenant analyser ces données plus finement en les décomposant en composantes.

Les données ont été chargées pour vous dans traffic.

Cet exercice fait partie du cours

Analyzing IoT Data in Python

Afficher le cours

Instructions

Importez statsmodels.api sous le nom sm.
Effectuez une décomposition saisonnière de la série temporelle de la colonne "vehicles" du DataFrame traffic et affectez le résultat à res.
Affichez la composante saisonnière à l’écran.
Tracez le résultat de la décomposition de la série temporelle.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import modules
____

# Perform decompositon 
res = sm.tsa.____(____[____])

# Print the seasonal component
____

# Plot the result
____

# Show the plot
plt.show()

Modifier et exécuter le code