Seasonal decomposition II
अब देखते हैं कि हम environment डेटा में seasonality और trends को कैसे पहचानें और visualize करें.
आप statsmodels.seasonal_decompose() का इस्तेमाल करके decomposition करेंगे और फिर उसके परिणामों को plot करेंगे.
आप डेटा को hourly interval पर resample भी करेंगे ताकि लंबे trends दिखें. बहुत छोटा interval चुनने पर साफ़ trends और seasonalities दिखना मुश्किल हो जाएगा.
matplotlib.pyplot as plt और import statsmodels.api as sm आपके लिए import किए गए हैं और डेटा df के रूप में लोड है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में IoT डेटा का विश्लेषण
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Resample DataFrame to 1h
df_seas = df.resample('1h').max()
# Run seasonal decompose
decomp = ____