Vizualizează sezonalitatea mai multor serii de timp

Vei extrage acum componenta seasonality din jobs_decomp pentru a vizualiza sezonalitatea acestor serii de timp. Înainte de a crea graficul, va trebui să convertești dicționarul de componente seasonality într-un DataFrame folosind funcția pd.DataFrame.from_dict().

În spațiul de lucru ai la dispoziție un dicționar gol jobs_seasonal și obiectul de descompunere a seriilor de timp jobs_decomp din exercițiul anterior.

Acest exercițiu face parte din cursul

Vizualizarea datelor de tip serie temporală în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Iterează prin fiecare nume de coloană din jobs_names și extrage componenta seasonal corespunzătoare din jobs_decomp. Plasează rezultatele în jobs_seasonal, unde cheia este numele seriei de timp, iar valoarea este componenta seasonal a acelei serii.
Convertește jobs_seasonal într-un DataFrame și numește-l seasonality_df.
Creează un grafic facetat pentru toate cele 16 coloane din seasonality_df. Asigură-te că subgraficele nu partajează axa y.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Extract the seasonal values for the decomposition of each time series
for ts in ____:
    jobs_seasonal[ts] = jobs_decomp[ts]____
    
# Create a DataFrame from the jobs_seasonal dictionary
____ = ____(jobs_seasonal)

# Remove the label for the index
seasonality_df.index.name = None

# Create a faceted plot of the seasonality_df DataFrame
____(subplots=____,
                   layout=____,
                   sharey=____,
                   fontsize=2,
                   linewidth=0.3,
                   legend=False)

# Show plot
plt.show()

Editează și rulează codul