अपने डेटासेट पर time series decomposition लागू करें
अब आप कई time series पर time series decomposition करेंगे. आप यह काम Python dictionary का उपयोग करके कर सकते हैं, जिसमें हर time series decomposition के परिणाम स्टोर होंगे.
इस अभ्यास में, आप खाली डिक्शनरी {} से इनिशियलाइज़ करेंगे, फिर DataFrame के कॉलम्स पर for लूप से इटरेट करेंगे और हर time series पर decomposition लागू करेंगे. हर decomposition के बाद, आप कमांड my_dict[key] = value से परिणाम डिक्शनरी में रखेंगे, जहाँ my_dict आपकी डिक्शनरी है, key कॉलम/टाइम सीरीज़ का नाम है, और value उस time series का decomposition ऑब्जेक्ट है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series Data का विज़ुअलाइज़ेशन
अभ्यास निर्देश
jobs_decompनाम की एक खाली डिक्शनरी इनिशियलाइज़ करें.jobsDataFrame के कॉलम नाम निकालें और परिणामों कोjobs_namesनाम की लिस्ट में रखें.jobs_namesमें प्रत्येक कॉलम पर इटरेट करें और उस time series पर decomposition लागू करें. परिणामों कोjobs_decompडिक्शनरी में रखें, जहाँ key कॉलम का नाम हो और value वही decomposition हो जो आपने अभी किया है.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Initialize dictionary
____
# Get the names of each time series in the DataFrame
____ = ____
# Run time series decomposition on each time series of the DataFrame
for ts in ____:
ts_decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(____)
jobs_decomp[ts] = ____