Phân rã tính mùa vụ II
Bây giờ hãy xem cách bạn có thể phát hiện và trực quan hóa tính mùa vụ và xu hướng trong dữ liệu môi trường.
Bạn sẽ dùng statsmodels.seasonal_decompose() để thực hiện phân rã rồi vẽ kết quả.
Bạn cũng sẽ lấy mẫu lại dữ liệu theo khoảng thời gian theo giờ để quan sát các xu hướng dài hơn. Chọn khoảng thời gian quá ngắn sẽ khiến bạn không thấy rõ xu hướng và tính mùa vụ.
matplotlib.pyplot as plt và import statsmodels.api as sm đã được nhập sẵn, và dữ liệu đã được nạp vào df.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích dữ liệu IoT bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Resample DataFrame to 1h
df_seas = df.resample('1h').max()
# Run seasonal decompose
decomp = ____