Визуализация сезонности нескольких временных рядов

Теперь вы извлечёте компонент seasonality из объекта jobs_decomp, чтобы визуализировать сезонность этих временных рядов. Обратите внимание: перед построением графика необходимо преобразовать словарь сезонных компонентов в DataFrame с помощью функции pd.DataFrame.from_dict().

В рабочей области доступны пустой словарь jobs_seasonal и объект декомпозиции временного ряда jobs_decomp из предыдущего упражнения.

Это упражнение является частью курса

Визуализация данных временных рядов в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Переберите все названия столбцов из jobs_names и извлеките соответствующий компонент seasonal из jobs_decomp. Сохраните результаты в jobs_seasonal, где ключом является название временного ряда, а значением — его компонент seasonal.
Преобразуйте jobs_seasonal в DataFrame и присвойте ему имя seasonality_df.
Постройте фасетный график для всех 16 столбцов seasonality_df. Убедитесь, что подграфики не используют общую ось Y.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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()

Редактировать и запускать код