为时间序列数据标注重要事件

当绘制 jobs DataFrame 中 Finance、Information、Manufacturing 和 Construction 这几条时间序列时，您会发现 2001 年和 2008 年失业率有明显上升。一般来说，如果加入强调特定观测或事件的注释，时间序列图会更具信息量。这样可以快速向读者突出图中的关键部分，并帮助推断某一事件可能的成因。

回顾一下，您已经将 datestamp 列设置为 jobs DataFrame 的索引，因此可以直接在图上添加垂直线或水平线进行标注。

本练习是课程的一部分

用 Python 可视化时间序列数据

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练习说明

将 jobs 中的所有时间序列绘制在同一张图上，并使用 Spectral 配色方案。
在日期 2001-07-01 处添加一条蓝色垂直线。
在日期 2008-09-01 处再添加一条蓝色垂直线。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Plot all time series in the jobs DataFrame
ax = ____(____, fontsize=6, linewidth=0.8)

# Set labels and legend
ax.set_xlabel('Date', fontsize=10)
ax.set_ylabel('Unemployment Rate', fontsize=10)
ax.set_title('Unemployment rate of U.S. workers by industry', fontsize=10)
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.0, 0.5))

# Annotate your plots with vertical lines
____(____, color='blue', linestyle='--', linewidth=0.8)
____(____, color='blue', linestyle='--', linewidth=0.8)

# Show plot
plt.show()

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