Підсумовування значень у ваших часових рядах

Візуалізація часових рядів у Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Отримання числових підсумків даних

Яке середнє значення цих даних?
Яке максимальне значення у цьому часовому ряді?

Метод .describe() автоматично обчислює ключові статистики для всіх числових стовпців у вашому DataFrame

print(df.describe())

               co2
count  2284.000000
mean    339.657750
std      17.100899
min     313.000000
25%     323.975000
50%     337.700000
75%     354.500000
max     373.900000

Підсумовування даних за допомогою boxplot

ax1 = df.boxplot()
ax1.set_xlabel('Ваш перший boxplot')
ax1.set_ylabel('Значення ваших даних')
ax1.set_title('Boxplot значень ваших даних')

plt.show()

Boxplot значень у даних CO2

Boxplot вашого часового ряду

Підсумовування даних за допомогою гістограм

ax2 = df.plot(kind='hist', bins=100)
ax2.set_xlabel('Ваша перша гістограма')
ax2.set_ylabel('Частота значень у ваших даних')
ax2.set_title('Гістограма ваших даних зі 100 бінів')

plt.show()

Гістограма значень у даних CO2

Гістограма зі 100 бінів

Підсумовування даних за допомогою графіків щільності

ax3 = df.plot(kind='density', linewidth=2)
ax3.set_xlabel('Ваш перший графік щільності')
ax3.set_ylabel('Значення щільності ваших даних')
ax3.set_title('Графік щільності ваших даних')

plt.show()

Графік щільності значень у даних CO2

Графік щільності ваших даних

Давайте потренуємось!

Візуалізація часових рядів у Python