계절 분해
이전 연습 문제에서는 시각적 확인과 자기상관 플롯을 통해 교통 데이터에서 반복되는 패턴을 확인했어요.
이제 이 데이터를 구성 요소로 분리하여 더 깊이 살펴보려고 해요.
데이터는 traffic에 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 IoT 데이터 분석하기
연습 안내
statsmodels.api를sm으로 import 하세요.- DataFrame
traffic에서 시계열"vehicles"열에 대해 계절 분해를 수행하고 결과를res에 할당하세요. - 계절 성분을 화면에 출력하세요.
- 시계열 분해 결과를 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import modules
____
# Perform decompositon
res = sm.tsa.____(____[____])
# Print the seasonal component
____
# Plot the result
____
# Show the plot
plt.show()