แสดงภาพความเป็นฤดูกาลของอนุกรมเวลาหลายชุด

ในแบบฝึกหัดนี้ จะดึงองค์ประกอบ seasonality จาก jobs_decomp เพื่อแสดงความเป็นฤดูกาลในอนุกรมเวลาเหล่านี้ โปรดทราบว่าก่อนสร้างกราฟ ต้องแปลงพจนานุกรมของ seasonality ให้เป็น DataFrame โดยใช้ฟังก์ชัน pd.DataFrame.from_dict() ก่อน

พจนานุกรมว่างเปล่า jobs_seasonal และออบเจกต์การแยกส่วนประกอบอนุกรมเวลา jobs_decomp จากแบบฝึกหัดก่อนหน้าพร้อมใช้งานใน workspace แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การแสดงภาพข้อมูล Time Series ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

วนซ้ำผ่านชื่อคอลัมน์แต่ละชื่อใน jobs_names แล้วดึงองค์ประกอบ seasonal ที่สอดคล้องกันจาก jobs_decomp โดยเก็บผลลัพธ์ไว้ใน jobs_seasonal ซึ่งชื่อคอลัมน์คือชื่อของอนุกรมเวลา และค่าคือองค์ประกอบ seasonal ของอนุกรมเวลานั้น
แปลง jobs_seasonal ให้เป็น DataFrame แล้วตั้งชื่อว่า seasonality_df
สร้างกราฟแบบ faceted ของทั้ง 16 คอลัมน์ใน seasonality_df โดยให้กราฟย่อยแต่ละอันไม่แชร์แกน y ร่วมกัน

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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()

แก้ไขและรันโค้ด