Mevsimsel ayrıştırma II
Şimdi çevre verilerinde mevsimsellik ve trendleri nasıl tespit edip görselleştirebileceğimize bakalım.
Ayrıştırma için statsmodels.seasonal_decompose() kullanacak ve ardından sonuçları çizeceksin.
Daha uzun trendleri görmek için veriyi saatlik aralığa yeniden örnekleyeceksin. Çok kısa bir aralık seçmek, net trendleri ve mevsimsellikleri görmemizi engeller.
matplotlib.pyplot as plt ve import statsmodels.api as sm senin için içe aktarıldı ve veriler df olarak yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile IoT Verilerini Analiz Etmek
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Resample DataFrame to 1h
df_seas = df.resample('1h').max()
# Run seasonal decompose
decomp = ____