季节性分解
在上一个练习中，您通过可视化检查和自相关图识别出了交通数据中的一些重复模式。
现在，您将把这些数据进一步拆解为各个组成部分。
数据已为您加载到 traffic。
本练习是课程的一部分
用 Python 分析 IoT 数据
练习说明
- 将
statsmodels.api以sm的名称导入。 - 对 DataFrame
traffic中"vehicles"列对应的时间序列执行季节性分解，并将结果赋给res。 - 在屏幕上打印季节性成分。
- 绘制时间序列分解结果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Import modules
____
# Perform decompositon
res = sm.tsa.____(____[____])
# Print the seasonal component
____
# Plot the result
____
# Show the plot
plt.show()