Візуалізація сезонності кількох часових рядів

Тепер ви виділите компоненту seasonality із jobs_decomp, щоб візуалізувати сезонність у цих часових рядах. Зверніть увагу: перед побудовою графіка потрібно перетворити словник компонент seasonality на DataFrame за допомогою функції pd.DataFrame.from_dict().

Порожній словник jobs_seasonal і об'єкт декомпозиції часових рядів jobs_decomp з попередньої вправи доступні у вашому робочому середовищі.

Ця вправа є частиною курсу

Візуалізація часових рядів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Ітеруйтеся назвами стовпців у jobs_names і дістаньте відповідну компоненту seasonal із jobs_decomp. Запишіть результати до jobs_seasonal, де назва стовпця — це назва часового ряду, а значення — його компонент seasonal.
Перетворіть jobs_seasonal на DataFrame і назвіть його seasonality_df.
Створіть фасетний графік для всіх 16 стовпців у seasonality_df. Переконайтеся, що підграфіки не мають спільної вісі y.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()

Редагувати та запускати код