Descompunerea seriilor de timp

Când vizualizezi date de tip serie de timp, trebuie să urmărești câteva tipare distincte:

sezonalitate: datele prezintă un tipar periodic clar?
tendință: datele urmează o pantă constantă ascendentă sau descendentă?
zgomot: există puncte aberante sau valori lipsă care nu sunt consistente cu restul datelor?

Poți apela la o metodă numită descompunerea seriilor de timp pentru a extrage și cuantifica automat structura acestora. Biblioteca statsmodels oferă funcția seasonal_decompose() pentru a efectua descompunerea seriilor de timp direct, fără configurări suplimentare.

decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(time_series)

Poți extrage o componentă specifică – de exemplu, sezonalitatea – accesând atributul seasonal al obiectului de descompunere.

Acest exercițiu face parte din cursul

Vizualizarea datelor de tip serie temporală în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă statsmodels.api folosind aliasul sm.
Efectuează descompunerea seriei de timp pe DataFrame-ul co2_levels și stochează rezultatul într-o variabilă numită decomposition.
Afișează componenta de sezonalitate a descompunerii seriei de timp.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import statsmodels.api as sm
import ____ as ____

# Perform time series decompositon
decomposition = sm.tsa.____(____)

# Print the seasonality component
print(____)

Editează și rulează codul