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데이터과학 삼학년
시계열 데이터 시각화 using plotly 본문
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plotly를 이용해
시계열 데이터를 시각화하는 것을 알아본다.
데이터를 불러올 bigquery와 plotly 모듈을 불러온다.
import pandas as pd
import chart_studio.plotly as py
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import cufflinks as cf
cf.go_offline(connected=True)
%matplotlib inline
%load_ext google.cloud.bigquery
데이터 불러오기
%%bigquery df
SELECT regdatetime, feature FROM `proejct.timeseries.decompose_data` ORDER BY regdatetime
시계열 그림 그리기
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.graph_objects as go
fig = make_subplots(rows=4, cols=1,
subplot_titles=['Origin','Trend','Seasonal','Residual'])
fig.append_trace(go.Line(x=df.regdatetime, y=df.feature),
row=1, col=1)
fig.append_trace(go.Line(x=decompose_df[decompose_df.part=='trend'].regdatetime, y=decompose_df[decompose_df.part=='trend'].feature),
row=2, col=1)
fig.append_trace(go.Line(x=decompose_df[decompose_df.part=='seasonal'].regdatetime, y=decompose_df[decompose_df.part=='seasonal'].feature),
row=3, col=1)
fig.append_trace(go.Line(x=decompose_df[decompose_df.part=='resid'].regdatetime, y=decompose_df[decompose_df.part=='resid'].feature),
row=4, col=1)
fig.update_layout(height=800, width=1000, title_text="Timeseries Decompose")
fig.show()
>> interactive legend 도 적용되어 있어서 보고 싶은 항목만 볼 수 있다.
>> 마우스 오버를 통해 상세 현황을 파악할 수 있다.
한개씩 보려면
resid = px.line(decompose_df[decompose_df.part=='resid'], x='regdatetime', y='feature')
resid.show()
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