Wykres wielu szeregów czasowych

Wizualizacja danych szeregów czasowych w Pythonie

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Przejrzystość jest kluczowa

Na tym wykresie domyślny schemat kolorów matplotlib przypisuje ten sam kolor do szeregów czasowych beef i turkey.

Cykle kolorów w matplotlib

Argument colormap

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

plt.show()

Pełna lista dostępnych map kolorów znajduje się tutaj.

Zmiana kolorów linii za pomocą argumentu colormap

Zmiana schematu kolorów wizualizacji szeregów czasowych

Wzbogacanie wykresu o informacje

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()

Dodawanie podsumowań statystycznych do wykresów

Różne skale danych

Szeregi czasowe dla wołowiny i cielęciny

Tylko cielęcina

Szereg czasowy tylko dla cielęciny

Wykresy panelowe

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

plt.show()

Wykresy panelowe

Czas na działanie!

Wizualizacja danych szeregów czasowych w Pythonie