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用 Python 可视化时间序列数据

超越汇总统计

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本练习是课程的一部分

用 Python 可视化时间序列数据

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

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您将学习如何使用 Python 的基础绘图工具，以及如何为时间序列图添加注释并进行个性化设置。完成本章后，您将能够将任意静态数据集绘制成具有说服力的图形。

Exercise 1: 欢迎来到本课程！Exercise 2: 加载您的时间序列数据 Exercise 3: 测试您的数据类型是否正确 Exercise 4: 绘制您的第一个时间序列 Exercise 5: 您的第一张图！Exercise 6: 指定绘图样式 Exercise 7: 显示并标注图表 Exercise 8: 自定义您的时间序列图 Exercise 9: 子集化时间序列数据 Exercise 10: 添加垂直和水平标记 Exercise 11: 为图表添加阴影区域

在本章中，您将通过计算汇总统计量并绘制数据的聚合视图，更深入地理解您的时间序列数据。

Exercise 1: 清洗您的时间序列数据 Exercise 2: 查找缺失值 Exercise 3: 处理缺失值 Exercise 4: 绘制数据的聚合视图 Exercise 5: 显示滚动平均 Exercise 6: 显示汇总后的数值 Exercise 7: 汇总您的时间序列数据中的数值 Exercise 8: 计算数值汇总 Exercise 9: 箱线图与直方图 Exercise 10: 核密度图

您将超越汇总统计，学习自相关图和偏自相关图。您还将学习如何在时间序列数据中自动检测季节性、趋势与噪声。

Exercise 1: 自相关与偏自相关 Exercise 2: 时间序列数据中的自相关 Exercise 3: 解读自相关图 Exercise 4: 时间序列中的偏自相关 Exercise 5: 解读偏自相关图 Exercise 6: 时间序列数据中的季节性、趋势与噪声 Exercise 7: 时间序列分解 Exercise 8: 绘制各个分量 Exercise 9: 快速复习 Exercise 10: 可视化航空公司数据集 Exercise 11: 分析航空公司数据集 Exercise 12: 对 airline 数据集进行时间序列分解

在数据科学项目中，同时研究多条时间序列的情况很常见。本章将向您展示如何一次绘制多条时间序列，以及如何发现并描述多条时间序列之间的关系。

Exercise 1: 处理多条时间序列 Exercise 2: 加载多条时间序列 Exercise 3: 可视化多条时间序列 Exercise 4: 多个时间序列的统计汇总 Exercise 5: 绘制多条时间序列 Exercise 6: 定义图表的配色方案 Exercise 7: 为时间序列图添加汇总统计 Exercise 8: 将各时间序列绘制在独立子图上 Exercise 9: 发现多条时间序列之间的关系 Exercise 10: 计算时间序列之间的相关性 Exercise 11: 可视化相关系数矩阵 Exercise 12: 聚类热图

本章将为您提供实践机会，巩固课程中的各项概念。您将可视化 2000 至 2010 年间美国的失业率。

Exercise 1: 将所学应用到一个新数据集 Exercise 2: 探索 Jobs 数据集 Exercise 3: 用箱线图描述时间序列数据 Exercise 4: 超越汇总统计

当前练习

Exercise 5: 绘制数据集中所有时间序列 Exercise 6: 为时间序列数据标注重要事件 Exercise 7: 绘制按月和按年的趋势 Exercise 8: 分解时间序列数据 Exercise 9: 将时间序列分解应用到您的数据集 Exercise 10: 可视化多条时间序列的季节性 Exercise 11: 计算时间序列之间的相关性 Exercise 12: 多条时间序列之间的相关性 Exercise 13: 解释相关性 Exercise 14: 恭喜您！