python - 标题在时间序列季节性图上的位置

Question

df

Date        Col1   Col2   Col3
2019-11-1    12     13     14
2019-10-1    2      3      1
2019-03-01   2      1      1 
and so on

分解时间序列以获得季节性、趋势、观察值和残差值的代码:

 df = df.set_index('Date')
 from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

 for cols in df.columns.values:
    s_dec_multiplicative = seasonal_decompose(df[cols], model = 
    "multiplicative")
    s_dec_multiplicative.plot()
    plt.title(cols)
    plt.show()

现在作为输出，我得到图表

这些图表的问题是我在残差图上方得到标题，如图所示。我需要标题位于观察图上方

Answer 1

我做了一些假数据，希望有代表性。我确信(希望)有更好的方法来实现这一目标。

# imports
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
import matplotlib.pyplot as plt

然后形成假数据。

# random data
np.random.seed(0)
data = np.random.randint(1, 10, [50, 3])

# dates 
start = pd.datetime(2019, 11, 1)
end = start + pd.DateOffset(days=data.shape[0] - 1)

# dummy dataframe
df = pd.DataFrame(
    data, 
    index = pd.date_range(start, end), 
    columns = ['col_one', 'col_two', 'col_three']
)

然后使用以下命令，您可以控制哪个图表具有标题。您可以访问 DecomposeResult 属性，这些属性在下面的 attr 中给出。

attr = ['observed', 'trend', 'seasonal', 'resid']

for col in df:
    fig, ax = plt.subplots(len(attr), 1, sharex=True)
    sd = seasonal_decompose(df[col], model = "multiplicative")

    for idx, a in enumerate(attr):
        s_attr = getattr(sd, a)
        s_attr.plot(ax = ax[idx], title = col if idx == 0 else None)
        ax[idx].set(ylabel= a)

<小时/>

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添加了ylabels。