季節分解
前の演習では、視覚的な確認と自己相関プロットを使って、トラフィックデータに見られる周期的なパターンを特定しました。
今度は、このデータをさらに構成要素に分解して詳しく調べてみましょう。
データはすでに traffic に読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Python による IoT データの分析
演習の手順
statsmodels.apiをsmとしてインポートします。- DataFrame
trafficの時系列列"vehicles"に対して季節分解を実行し、結果をresに代入します。 - 季節成分を画面に出力します。
- 時系列分解の結果をプロットします。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import modules
____
# Perform decompositon
res = sm.tsa.____(____[____])
# Print the seasonal component
____
# Plot the result
____
# Show the plot
plt.show()