Travailler avec plusieurs séries temporelles

Visualiser des séries temporelles en Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Travailler avec plusieurs séries temporelles

Une série temporelle isolée

date	ts1
1949-01	112
1949-02	118
1949-03	132

Un fichier avec plusieurs séries temporelles

date	ts1	ts2	ts3	ts4	ts5	ts6	ts7
2012-01-01	2113.8	10.4	1987.0	12.1	3091.8	43.2	476.7
2012-02-01	2009.0	9.8	1882.9	12.3	2954.0	38.8	466.8
2012-03-01	2159.8	10.0	1987.9	14.3	3043.7	40.1	502.1

Jeu de données sur la production de viande

import pandas as pd
meat = pd.read_csv("meat.csv")
print(meat.head(5))

         date   beef   veal    pork  lamb_and_mutton  broilers   
0  1944-01-01  751.0   85.0  1280.0             89.0       NaN 
1  1944-02-01  713.0   77.0  1169.0             72.0       NaN 
2  1944-03-01  741.0   90.0  1128.0             75.0       NaN 
3  1944-04-01  650.0   89.0   978.0             66.0       NaN 
4  1944-05-01  681.0  106.0  1029.0             78.0       NaN 

   other_chicken  turkey  
0            NaN     NaN  
1            NaN     NaN  
2            NaN     NaN  
3            NaN     NaN  
4            NaN     NaN

Résumer et tracer plusieurs séries temporelles

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('fivethirtyeight')
ax = df.plot(figsize=(12, 4), fontsize=14)

plt.show()

Le jeu de données sur la production de viande

Graphiques de surface

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('fivethirtyeight')
ax = df.plot.area(figsize=(12, 4), fontsize=14)

plt.show()

Le jeu de données sur la production de viande en graphique de surface

Passons à la pratique !

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