टाइम सीरीज़ डेटा में तारीखों के वितरण को विज़ुअलाइज़ करने के लिए कर्नेल डेंसिटी एस्टीमेशन (KDE) प्लॉट बहुत उपयोगी होता है। Pandas और Matplotlib के संयोजन से इसे आसानी से बनाया जा सकता है।
चरण-दर-चरण प्रक्रिया
- फिगर का आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें।
- Pandas डेटाफ्रेम बनाएं।
- Pandas तारीख कॉलम को फॉर्मेट करें।
- नाम के अनुसार तारीखों को कर्नेल डेंसिटी एस्टीमेट क्लास के रूप में प्लॉट करें।
- set_xticklabels() मेथड का उपयोग करके X-टिक लेबल सेट करें।
- फिगर प्रदर्शित करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।
उदाहरण कोड
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
dates = pd.date_range('2010-01-01', periods=31, freq='D')
df = pd.DataFrame(np.random.choice(dates, 100), columns=['dates'])
df['ordinal'] = [x.toordinal() for x in df.dates]
ax = df['ordinal'].plot(kind='kde')
x_ticks = ax.get_xticks()
ax.set_xticks(x_ticks[::2])
xlabels = [datetime.datetime.fromordinal(int(x)).strftime('%Y-%m-%d') for x in x_ticks[::2]]
ax.set_xticklabels(xlabels)
plt.show()
आउटपुट
प्लॉट तारीखों के वितरण को एक स्मूथ कर्व के रूप में दिखाएगा, जहां X-अक्ष पर तारीखें और Y-अक्ष पर डेंसिटी मान होंगे।
