Seaborn tsplot() in Python

In diesem Tutorial lernen wir, wie man die Funktion seaborn.tsplot() in Seaborn verwendet.

Die seaborn.tsplot() ist eine sehr robuste und nützliche Funktion. Es wird verwendet, wenn wir den Zeitstempel für die verfügbaren Daten haben. Es wird verwendet, um eine oder mehrere Zeitreihendaten darzustellen. Die Daten können entweder in Form eines langen DataFrame oder eines N-dimensionalen Arrays mit Dimensionen in Einheiten und Zeit vorliegen.

Diese Funktion kann auch mehrere Zeitreihendaten einfach und effizient darstellen. Wir können den endgültigen Plot mit einer Vielzahl von Parametern wie unit, condition und mehr anpassen. Der Parameter unit kann eine Serie oder eine DataFrame-Spalte sein, die verwendet wird, um die Stichprobeneinheit zu identifizieren, und der Parameter condition kann den Zustand der Daten oder deren Kategorien identifizieren.

Wir können die letzte Linie mit den Parametern color, linewidth ändern, um den Plot optisch ansprechender zu gestalten.

Im folgenden Code zeichnen wir mit dieser Funktion einen Graphen.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame(
    {
        "Date": [
            "01012019",
            "01022019",
            "01032019",
            "01042019",
            "01052019",
            "01062019",
            "01072019",
            "01082019",
        ],
        "Price 1": [77, 76, 68, 70, 78, 79, 74, 75],
    }
)
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format="%d%m%Y")

sns.tsplot(data=df["Price 1"], time=df["Date"], color="blue", linewidth=5)

Es sollte wissenswert sein, dass diese Funktion, obwohl sie für die Darstellung von Zeitreihendaten sehr leistungsstark ist, in der Januar-2020-Version des seegestützten Moduls veraltet ist. Als Alternative wird empfohlen, die Funktion seaborn.lineplot() zu verwenden.