Tính tương quan giữa các chuỗi thời gian

Trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian trong Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Xu hướng trong dữ liệu việc làm

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   
...

Vẽ clustermap cho ma trận tương quan việc làm

# Lấy ma trận tương quan của DataFrame seasonality_df
trend_corr = trend_df.corr(method='spearman')

# Tùy chỉnh clustermap của ma trận tương quan 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)

Ma trận tương quan việc làm

Cùng luyện tập nào!

Trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian trong Python