एकाधिक टाइम सीरीज़ की seasonality को विज़ुअलाइज़ करें
अब आप jobs_decomp के seasonality कॉम्पोनेंट को निकालेंगे ताकि इन टाइम सीरीज़ में seasonality को विज़ुअलाइज़ किया जा सके. ध्यान दें कि plotting से पहले आपको seasonality कॉम्पोनेंट्स की dictionary को pd.DataFrame.from_dict() फंक्शन का उपयोग करके DataFrame में बदलना होगा.
एक खाली dictionary jobs_seasonal और पिछली एक्सरसाइज़ से टाइम सीरीज़ decomposition ऑब्जेक्ट jobs_decomp आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series Data का विज़ुअलाइज़ेशन
अभ्यास निर्देश
jobs_namesमें प्रत्येक कॉलम नाम पर iterate करें औरjobs_decompसे संबंधितseasonalकॉम्पोनेंट निकालें. नतीजों कोjobs_seasonalमें रखें, जहाँ key टाइम सीरीज़ का नाम (कॉलम नाम) हो और value उस टाइम सीरीज़ काseasonalकॉम्पोनेंट हो.jobs_seasonalको DataFrame में कन्वर्ट करें और उसेseasonality_dfनाम दें.seasonality_dfकी सभी 16 कॉलम्स का facetted प्लॉट बनाएँ. सुनिश्चित करें कि उप-ग्राफ y-axis साझा न करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Extract the seasonal values for the decomposition of each time series
for ts in ____:
jobs_seasonal[ts] = jobs_decomp[ts]____
# Create a DataFrame from the jobs_seasonal dictionary
____ = ____(jobs_seasonal)
# Remove the label for the index
seasonality_df.index.name = None
# Create a faceted plot of the seasonality_df DataFrame
____(subplots=____,
layout=____,
sharey=____,
fontsize=2,
linewidth=0.3,
legend=False)
# Show plot
plt.show()