Додайте підсумкові статистики до графіка часових рядів

Можна відобразити графіки часових рядів і числові підсумки на одному графіку, використовуючи API pandas до matplotlib разом із методом table:

# Побудуйте часові ряди з DataFrame
ax = df.plot()

# Обчисліть підсумкові статистики для DataFrame df
df_summary = df.describe()

# Додайте підсумкову таблицю до графіка
ax.table(cellText=df_summary.values, 
         colWidths=[0.3]*len(df.columns), 
         rowLabels=df_summary.index, 
         colLabels=df_summary.columns, 
         loc='top')

Ця вправа є частиною курсу

Візуалізація часових рядів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Перегляньте meat_mean у консолі — це DataFrame, що містить середні значення всіх часових рядів у meat.

Призначте всі значення meat_mean аргументу cellText.
Призначте всі значення індексу meat_mean аргументу rowLabels.
Призначте назви стовпців meat_mean аргументу colLabels.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Plot the meat data
ax = meat.plot(fontsize=6, linewidth=1)

# Add x-axis labels
ax.set_xlabel('Date', fontsize=6)

# Add summary table information to the plot
ax.table(cellText=meat_mean.____,
         colWidths = [0.15]*len(meat_mean.columns),
         rowLabels=meat_mean.____,
         colLabels=meat_mean.____,
         loc='top')

# Specify the fontsize and location of your legend
ax.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, 0.95), ncol=3, fontsize=6)

# Show plot
plt.show()

Редагувати та запускати код