將時間序列分解套用到你的資料集
現在你要對多個時間序列進行分解。你可以利用 Python 的 dictionary 來儲存每個時間序列分解後的結果。
在本練習中，你會先用一對大括號 {} 建立一個空的字典，接著用 for 迴圈走訪 DataFrame 的各個欄位，並對每一個時間序列做分解。每次完成分解後，請用 my_dict[key] = value 的方式把結果放進字典，其中 my_dict 是你的字典、key 是欄位／時間序列的名稱，value 則是該時間序列對應的分解物件。
本練習屬於課程
使用 Python 視覺化時間序列資料
練習說明
- 建立一個名為
jobs_decomp的空字典。 - 取出
jobsDataFrame 的欄位名稱，並將結果放入名為jobs_names的列表中。 - 逐一走訪
jobs_names中的每個欄位，對對應的時間序列套用分解。將結果放入jobs_decomp字典，欄位名稱作為 key，value 為你剛執行的時間序列分解結果。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Initialize dictionary
____
# Get the names of each time series in the DataFrame
____ = ____
# Run time series decomposition on each time series of the DataFrame
for ts in ____:
ts_decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(____)
jobs_decomp[ts] = ____