Calcular correlações entre séries temporais

Visualizing Time Series Data in Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Tendências nos dados de empregos

print(trend_df)

datestamp  Agriculture  Business services  Construction

2000-01-01          NaN                NaN           NaN   
2000-02-01          NaN                NaN           NaN   
2000-03-01          NaN                NaN           NaN   
2000-04-01          NaN                NaN           NaN   
2000-05-01          NaN                NaN           NaN   
2000-06-01          NaN                NaN           NaN   
2000-07-01     9.170833           4.787500      6.329167   
2000-08-01     9.466667           4.820833      6.304167   
...

Plotando um clustermap da matriz de correlação de empregos

# Obtenha a matriz de correlação do DataFrame seasonality_df
trend_corr = trend_df.corr(method='spearman')

# Personalize o clustermap da
# matriz de correlação seasonality_corr
fig = sns.clustermap(trend_corr, annot=True, linewidth=0.4)

plt.setp(fig.ax_heatmap.yaxis.get_majorticklabels(),
rotation=0)

plt.setp(fig.ax_heatmap.xaxis.get_majorticklabels(),
rotation=90)

A matriz de correlação de empregos

Vamos praticar!

Visualizing Time Series Data in Python