टाइम सीरीज़ के बीच सहसंबंध निकालें

Python में Time Series Data का विज़ुअलाइज़ेशन

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

जॉब्स डेटा में ट्रेंड्स

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   
...

जॉब्स कोरिलेशन मैट्रिक्स का क्लस्टरमैप प्लॉट करना

# Get correlation matrix of the seasonality_df DataFrame
trend_corr = trend_df.corr(method='spearman')

# Customize the clustermap of the seasonality_corr
correlation matrix
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)

जॉब्स कोरिलेशन मैट्रिक्स

अभ्यास करते हैं!

Python में Time Series Data का विज़ुअलाइज़ेशन