时间序列分析：用于揭示数据模式的 8 种 Python 绘图类型

时间序列分析：用于揭示数据模式的 8 种 Python 绘图类型

时间序列分析是一种强大的工具，可用于识别数据中的模式和趋势，从而帮助我们做出明智的决策。Python 中有许多绘图库，可以帮助我们以视觉方式探索和理解时间序列数据。以下是如何使用 Python 进行时间序列分析的 8 种最有效类型的图表。

1. 线图

线图是显示时间序列数据最基本的方式。它将时间值绘制在 x 轴上，将观测值绘制在 y 轴上，形成一条线。线图可以显示数据随时间的变化，使我们能够识别趋势和异常值。

2. 散点图

散点图将时间值绘制在 x 轴上，将一个或多个其他变量绘制在 y 轴上。这允许我们探索时间序列数据与其他因素之间的关系。例如，我们可以创建一个散点图，显示产品销售量与时间的关系，以及销售量与价格的关系。

3. 条形图

条形图以一系列垂直条表示时间序列数据。条的长度与时间间隔内的观测值成正比。条形图对于显示数据随时间变化的分布非常有用。例如，我们可以使用条形图来显示每天的网站流量。

4. 折线图

折线图是一种将数据点连接成一条线段的图表。它可以显示数据随时间的变化，以及不同变量之间的关系。折线图对于比较时间序列非常有用，例如不同产品的销售趋势。

5. 面积图

面积图是一种将数据点下方的区域填充颜色的图表。它可以显示数据随时间的变化，并强调总量或累积值。面积图对于显示增长或衰退的趋势非常有用。

6. 直方图

直方图是一种显示数据分布的图表。它将数据点划分为范围（称为箱），并显示每个箱中数据的数量。直方图可以帮助我们识别数据中的中心趋势、离散度和异常值。

7. 箱线图

箱线图是一种显示数据分布的图表。它显示数据的最小值、最大值、中位数、第一四分位数和第三四分位数。箱线图可以帮助我们识别数据中的异常值和分布差异。

8. 季节性图

季节性图是一种显示数据中季节性模式的图表。它将时间值绘制在 x 轴上，将季节性指标绘制在 y 轴上。季节性图可以帮助我们确定数据中重复出现的模式，例如季节性趋势或假日影响。

选择合适的绘图类型

选择正确的绘图类型对于有效的时间序列分析至关重要。不同的图表类型适合不同的目的。通过了解每种类型的优缺点，我们可以选择最能传达数据中模式和趋势的图表。

通过使用 Python 中的绘图库，我们可以以视觉方式探索和理解时间序列数据。以上 8 种绘图类型提供了强大且灵活的方式来揭示数据中的模式，从而帮助我们做出明智的决策。