Разложите временной ряд на тренд и сезонную компоненту. Допишите код вывода графиков этих составляющих ряда.
Подсказка
Для отображения компонент добавьте такие строки:
- decomposed.seasonal.plot(ax=plt.gca())
- decomposed.resid.plot(ax=plt.gca())
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('https://code.s3.yandex.net/datasets/energy_consumption.csv', index_col=[0], parse_dates=[0])
data.sort_index(inplace=True)
data = data['2018-01':'2018-06'].resample('1D').sum()
decomposed = seasonal_decompose(data)
plt.figure(figsize=(6, 8))
plt.subplot(311)
# Чтобы график корректно отобразился, указываем его
# оси ax, равными plt.gca() (англ. get current axis,
# получить текущие оси)
decomposed.trend.plot(ax=plt.gca())
plt.title('Trend')
plt.subplot(312)
decomposed.seasonal.plot(ax=plt.gca()) # < напишите код здесь >
plt.title('Seasonality')
plt.subplot(313)
decomposed.resid.plot(ax=plt.gca()) # < напишите код здесь >
plt.title('Residuals')
plt.tight_layout()Результат
Наш график в тренде! Сезонности и остатках. Тренд связан с временем года: зимой и летом расход электроэнергии, по сравнению с весной, выше. А сезонность с периодом меньше месяца — исследуем её дальше. Остатки необъяснимы.