データセットに時系列分解を適用する
これから複数の時系列に対して時系列分解を行います。各時系列の分解結果を保存するために、Python の dict（辞書）を活用します。
この演習では、まず波括弧 {} を使って空の辞書を初期化し、for ループで DataFrame の各列を反復して、それぞれに時系列分解を適用します。各分解のあとで、my_dict[key] = value というコマンドで結果を辞書に格納します。ここで、my_dict は作成した辞書、key は列名（＝時系列名）、value はその時系列の分解オブジェクトです。
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_decompという名前の空の辞書を初期化します。jobsDataFrame の列名を抽出し、jobs_namesというリストに格納します。jobs_namesの各列について反復し、その時系列に時系列分解を適用します。結果はjobs_decomp辞書に、列名をキー、実行した時系列分解の結果を値として保存します。
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。
# 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] = ____