Главная

Постройте график сезонной составляющей за первые 15 дней января 2018 года. Подсказка

Сделайте срез компоненты decomposed.seasonal в промежутке от '2018-01-01' до '2018-01-15'. Затем вызовите функцию plot().

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))
decomposed.seasonal['2018-01-01':'2018-01-15'].plot(ax=plt.gca()) # < напишите код здесь >
plt.title('Seasonality')

Результат

Text(0.5, 1.0, 'Seasonality')

 

 

Теперь мы знаем, что делают американцы по выходным:) Не тратят электроэнергию! Почти. Выходной на то и выходной, чтобы выходить из дома.