Dodaj statystyki podsumowujące do wykresu szeregu czasowego

Możliwe jest jednoczesne wyświetlenie wykresu szeregu czasowego i podsumowania liczbowego na jednym wykresie – wystarczy użyć API pandas dla matplotlib wraz z metodą table:

# Plot the time series data in the DataFrame
ax = df.plot()

# Compute summary statistics of the df DataFrame
df_summary = df.describe()

# Add summary table information to the plot
ax.table(cellText=df_summary.values, 
         colWidths=[0.3]*len(df.columns), 
         rowLabels=df_summary.index, 
         colLabels=df_summary.columns, 
         loc='top')

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wizualizacja danych szeregów czasowych w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Przejrzyj meat_mean w konsoli – to DataFrame zawierający średnie wartości wszystkich szeregów czasowych z meat.

Przypisz wszystkie wartości z meat_mean do argumentu cellText.
Przypisz wszystkie wartości z indeksu meat_mean do argumentu rowLabels.
Przypisz nazwy kolumn meat_mean do argumentu colLabels.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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()

Edytuj i uruchom kod