Zastosuj dekompozycję szeregów czasowych do swojego zbioru danych
Przeprowadzisz teraz dekompozycję wielu szeregów czasowych. Możesz to zrobić, wykorzystując słownik (dict) Pythona do przechowywania wyników dekompozycji każdego szeregu.
W tym ćwiczeniu zainicjalizujesz pusty słownik za pomocą nawiasów klamrowych {}, użyjesz pętli for do iterowania po kolumnach ramki danych i zastosujesz dekompozycję szeregów czasowych do każdego z nich. Po wykonaniu każdej dekompozycji zapiszesz wyniki w słowniku za pomocą polecenia my_dict[key] = value, gdzie my_dict to twój słownik, key to nazwa kolumny/szeregu czasowego, a value to obiekt dekompozycji tego szeregu.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wizualizacja danych szeregów czasowych w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zainicjalizuj pusty słownik o nazwie
jobs_decomp. - Wyodrębnij nazwy kolumn ramki danych
jobsi zapisz wyniki w liście o nazwiejobs_names. - Iteruj przez każdą kolumnę w
jobs_namesi zastosuj dekompozycję szeregów czasowych do danego szeregu. Zapisz wyniki w słownikujobs_decomp, gdzie kluczem jest nazwa kolumny, a wartością – obiekt dekompozycji właśnie wykonanej dla tego szeregu.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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] = ____