時系列分解

時系列データを可視化するときは、次のような特徴的なパターンに注目します。

seasonality（季節性）: データに明確な周期的パターンはありますか？
trend（トレンド）: データは一貫して上昇または下降する傾向にありますか？
noise（ノイズ）: 外れ値や、他のデータと整合しない欠損値はありますか？

時系列分解と呼ばれる手法を使うと、時系列データの構造を自動で抽出・定量化できます。statsmodels ライブラリには、時系列分解をそのまま実行できる seasonal_decompose() 関数が用意されています。

decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(time_series)

分解オブジェクトの seasonal 属性にアクセスすると、たとえば季節性コンポーネントのように、特定の成分を取り出せます。

statsmodels.api をエイリアス sm でインポートします。
co2_levels データフレームに対して時系列分解を実行し、変数 decomposition に代入します。
時系列分解の季節性コンポーネントを出力します。