Voeg samenvattende statistieken toe aan je tijdreeksplot

Het is mogelijk om tijdreeksplots en numerieke samenvattingen in één grafiek te visualiseren met de pandas-API naar matplotlib, samen met de methode table:

# Plot de tijdreeksgegevens in de DataFrame
ax = df.plot()

# Bereken samenvattende statistieken van de DataFrame df
df_summary = df.describe()

# Voeg samenvattingstabel toe aan de plot
ax.table(cellText=df_summary.values, 
         colWidths=[0.3]*len(df.columns), 
         rowLabels=df_summary.index, 
         colLabels=df_summary.columns, 
         loc='top')

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Tijdreeksen visualiseren in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Bekijk meat_mean in de shell — een DataFrame met het gemiddelde van alle tijdreeksen in meat.

Wijs alle waarden in meat_mean toe aan het argument cellText.
Wijs alle waarden in de index van meat_mean toe aan het argument rowLabels.
Wijs de kolomnamen van meat_mean toe aan het argument colLabels.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Plot the meat data
ax = meat.plot(fontsize=6, linewidth=1)

# Add x-axis labels
ax.set_xlabel('Date', fontsize=6)

# Add summary table information to the plot
ax.table(cellText=meat_mean.____,
         colWidths = [0.15]*len(meat_mean.columns),
         rowLabels=meat_mean.____,
         colLabels=meat_mean.____,
         loc='top')

# Specify the fontsize and location of your legend
ax.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, 0.95), ncol=3, fontsize=6)

# Show plot
plt.show()

Code bewerken en uitvoeren