Travailler avec plus d'une série chronologique

Visualiser des séries chronologiques en Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Travailler avec plusieurs séries chronologiques

Une série chronologique isolée

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

Un fichier avec plusieurs séries chronologiques

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

L'ensemble de données sur la production de viande

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

Résumer et tracer plusieurs séries chronologiques

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

plt.show()

L'ensemble de données sur la production de viande

Graphiques de surface

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

plt.show()

L'ensemble de données sur la production de viande sous forme de graphique de surface

Passons à la pratique !

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