時系列データに重要な出来事を注釈として追加する
jobs データフレームの Finance、Information、Manufacturing、Construction の時系列をプロットすると、2001年と2008年に失業率が明確に上昇しているのが分かりました。一般に、特定の観測値や出来事を強調する追加の注釈を入れると、時系列プロットはさらに情報豊かになります。これにより、グラフの一部を素早く強調でき、特定の出来事の原因を推測する助けにもなります。
すでに jobs データフレームでは datestamp 列をインデックスに設定しているので、縦線や横線を使ってプロットに直接注釈を加える準備ができています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ時系列データの可視化
演習の手順
jobsに含まれるすべての時系列を1つのグラフにプロットし、Spectralのカラーパレットを使いましょう。- 日付
2001-07-01に青色の縦線を追加します。 - さらに、日付
2008-09-01に青色の縦線を追加します。
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。
# Plot all time series in the jobs DataFrame
ax = ____(____, fontsize=6, linewidth=0.8)
# Set labels and legend
ax.set_xlabel('Date', fontsize=10)
ax.set_ylabel('Unemployment Rate', fontsize=10)
ax.set_title('Unemployment rate of U.S. workers by industry', fontsize=10)
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.0, 0.5))
# Annotate your plots with vertical lines
____(____, color='blue', linestyle='--', linewidth=0.8)
____(____, color='blue', linestyle='--', linewidth=0.8)
# Show plot
plt.show()