Birden çok zaman serisinin mevsimselliğini görselleştir

Şimdi bu zaman serilerindeki mevsimselliği görselleştirmek için jobs_decomp nesnesinin seasonality bileşenini çıkaracaksın. Dikkat: Grafiği oluşturmadan önce, seasonality bileşenlerinden oluşan sözlüğü pd.DataFrame.from_dict() fonksiyonunu kullanarak bir DataFrame'e dönüştürmen gerekiyor.

Boş bir sözlük jobs_seasonal ve önceki egzersizden gelen zaman serisi ayrıştırma nesnesi jobs_decomp çalışma alanında hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Zaman Serisi Verilerini Görselleştirme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

jobs_names içindeki her sütun adını dolaş ve jobs_decomp içinden karşılık gelen seasonal bileşeni çıkar. Sonuçları jobs_seasonal içine yerleştir; anahtar olarak zaman serisinin adını, değer olarak da zaman serisinin seasonal bileşenini kullan.
jobs_seasonal'ı bir DataFrame'e dönüştür ve adına seasonality_df de.
seasonality_df içindeki 16 sütunun tamamı için yüzeyli (facet) bir grafik oluştur. Alt grafiklerin y eksenini paylaşmamasını sağla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()

Kodu Düzenle ve Çalıştır