Làm việc với nhiều chuỗi thời gian

Trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian trong Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Làm việc với nhiều chuỗi thời gian

Một chuỗi thời gian độc lập

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

Một tệp có nhiều chuỗi thời gian

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

Bộ dữ liệu sản lượng thịt

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

Tóm tắt và vẽ nhiều chuỗi thời gian

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

plt.show()

Bộ dữ liệu sản lượng thịt

Biểu đồ vùng

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

plt.show()

Bộ dữ liệu sản lượng thịt dạng biểu đồ vùng

Cùng luyện tập nào!

Trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian trong Python