Trabalhando com mais de uma série temporal

Visualizing Time Series Data in Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Trabalhando com múltiplas séries temporais

Uma série temporal isolada

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

Um arquivo com múltiplas séries temporais

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

O conjunto de dados Meat production

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

Resumindo e plotando múltiplas séries temporais

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

plt.show()

O conjunto de dados Meat production

Gráficos de área

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

plt.show()

O conjunto de dados Meat production como gráfico de área

Vamos praticar!

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