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  3. Python으로 시계열 데이터 시각화
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Exercise

여러 시계열의 계절성 시각화

이제 jobs_decomp의 seasonality 성분을 추출해 각 시계열의 계절성을 시각화해 볼 거예요. 플로팅하기 전에 seasonality 성분으로 이루어진 사전을 pd.DataFrame.from_dict() 함수로 DataFrame으로 변환해야 한다는 점에 유의하세요.

빈 사전 jobs_seasonal과 이전 연습 문제에서 만든 시계열 분해 객체 jobs_decomp가 워크스페이스에 준비되어 있어요.

Instructions

100 XP
  • jobs_names의 각 열 이름을 순회하면서 jobs_decomp에서 해당하는 seasonal 성분을 추출하세요. 결과는 jobs_seasonal에 넣되, 키는 시계열 이름(열 이름), 값은 해당 시계열의 seasonal 성분이 되도록 하세요.
  • jobs_seasonal을 DataFrame으로 변환하고 이름을 seasonality_df로 지정하세요.
  • seasonality_df의 16개 모든 열에 대해 패싯 플롯을 생성하세요. 서브플롯들이 y축을 공유하지 않도록 설정하세요.