Plotar várias séries temporais

Visualizing Time Series Data in Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Clareza é essencial

Neste gráfico, o esquema de cores padrão do matplotlib atribui a mesma cor às séries temporais beef e turkey.

Ciclos de cores no matplotlib

O argumento colormap

ax = df.plot(colormap='Dark2', figsize=(14, 7))
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Production Volume (in tons)')

plt.show()

Para ver todas as colormaps disponíveis, clique aqui.

Alterando cores das linhas com o argumento colormap

Mudando esquemas de cores para visualização de séries temporais

Enriquecendo o gráfico com informações

ax = df.plot(colormap='Dark2', figsize=(14, 7))

df_summary = df.describe()

# Specify values of cells in the table
ax.table(cellText=df_summary.values, 
        # Specify width of the table
        colWidths=[0.3]*len(df.columns), 
        # Specify row labels
        rowLabels=df_summary.index, 
        # Specify column labels
        colLabels=df_summary.columns, 
        # Specify location of the table
        loc='top') 

plt.show()

Adicionando resumos estatísticos aos gráficos

Adicionando resumos estatísticos aos seus gráficos

Lidando com escalas diferentes

Séries temporais de beef e veal

Apenas veal

Série temporal apenas de veal

Facet plots

df.plot(subplots=True,
                linewidth=0.5,
                layout=(2, 4),
                figsize=(16, 10),
                sharex=False,
                sharey=False)

plt.show()

Facet plots

Hora de praticar!

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