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掌握Python8种绘图类型带你深入时间序列数据分析

Python sitin 6个月前 (10-26) 116次浏览 已收录 0个评论
掌握Python8种绘图类型带你深入时间序列数据分析

时间序列数据是许多领域的核心,从金融市场到气象学,都需要对时间序列数据进行分析和可视化。

Python提供了丰富的库和工具,用于处理和绘制时间序列数据。

以下8种不同的绘图类型,在分析时间序列数据比较常用。

1. 折线图

折线图是最常见的时间序列数据可视化类型之一。它显示了数据随时间的变化趋势,通常以连续的折线表示。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 创建时间序列数据
data = {'日期': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=30, freq='D'),
        '数值': [101513121820222528303540383634323028262422201816141210864]}

df = pd.DataFrame(data)
plt.plot(df['日期'], df['数值'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('数值')
plt.title('折线图')
plt.show()

2. 散点图

散点图用于表示数据点的分布和关系,适合展示时间序列数据中的离散观测。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 创建时间序列数据
data = {'日期': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=30, freq='D'),
        '数值': [101513121820222528303540383634323028262422201816141210864]}

df = pd.DataFrame(data)
plt.scatter(df['日期'], df['数值'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('数值')
plt.title('散点图')
plt.show()

3. 柱状图

柱状图适用于展示时间序列数据的分组或分类,通常用于比较不同时间点或不同组之间的数据。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 创建时间序列数据
data = {'日期': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=5, freq='D'),
        '数值1': [1015131218],
        '数值2': [587610]}

df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('日期', inplace=True)
df.plot(kind='bar')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('数值')
plt.title('柱状图')
plt.show()

4. 面积图

面积图是折线图的一种变体,用于显示时间序列数据的趋势和数据点之间的关系。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 创建时间序列数据
data = {'日期': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=30, freq='D'),
        '数值1': [101513121820222528303540383634323028262422201816141210864],
        '数值2': [5876101215161820222426283032343638403530252015105432]}

df = pd.DataFrame(data)
plt.fill_between(df['日期'], df['数值1'], df['数值2'], color='lightblue')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('数值')
plt.title('面积图')
plt.show()

5. 箱线图

箱线图用于显示时间序列数据的统计分布,包括中位数、四分位数和异常值。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 创建时间序列数据
data = {'日期': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=30, freq='D'),
        '数值': [101513121820222528303540383634323028262422201816141210864]}

df = pd.DataFrame(data)
plt.boxplot(df['数值'])
plt.xticks([1], ['数值'])
plt.title('箱线图')
plt.show()

6. 饼图

饼图用于显示时间序列数据的占比和相对比例,适用于表示各部分在整体中的贡献。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
labels = ['A''B''C''D']
sizes = [15304510]

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('饼图')
plt.show()

7. 热图

热图用于可视化时间序列数据的关系和相似性,通常用于呈现多维数据集。

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 创建时间序列数据
data = {'时间': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=10, freq='D'),
        '特征1': [31426875910],
        '特征2': [78695423110]}

df = pd.DataFrame(data)
corr_matrix = df.corr()
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('热图')
plt.show()

8. 雷达图

雷达图用于展示多个维度的时间序列数据,比较不同类别或时间点的数据分布。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 创建时间序列数据
data = {'时间': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=1, freq='D'),
        '维度1': [3],
        '维度2': [7],
        '维度3': [5],
        '维度4': [9],
        '维度5': [6]}

df = pd.DataFrame(data)
categories = list(df.columns[2:])
values = df.iloc[:, 2:].values[0]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(66))

angles = [n / float(len(categories)) * 2 * 3.14159265359 for n in range(len(categories))]
angles += angles[:1]

plt.polar(angles, values)
plt.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1)
plt.xticks(angles[:-1], categories)
plt.title('雷达图')
plt.show()

总结

Python进行时间序列分析的8种常见绘图类型,每种类型都具有独特的用途和适用场景。

折线图常用于展示时间序列数据的趋势和变化,散点图用于呈现离散数据点的分布。柱状图适合比较不同时间点或组之间的数据,而面积图可以突出数据点之间的关系。箱线图有助于了解数据的分布和离群值。饼图适用于显示数据占比,热图用于呈现多维数据的关系,而雷达图展示多个维度的时间序列数据。

通过运用这些绘图技巧,可以提高对时间序列数据的洞察力,发现隐藏在数据中的信息,从而做出更明智的决策和预测。

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