大佬整理的Python数据可视化时间序列案例，建议收藏（附代码）（python时间序列预测代码）

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前言

时间序列

1、时间序列图

时间序列图用于可视化给定指标如何随时间变化。在这里，您可以了解1949年至1969年之间的航空客运流量如何变化。

2、带有标记的时间序列图

下面的时间序列绘制了所有的波峰和波谷，并注释了选定特殊事件的发生。

3、自相关（ACF）和部分自相关（PACF）图

ACF图显示了时间序列与其自身滞后的相关性。每条垂直线（在自相关图上）代表序列与从滞后0开始的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。蓝线以上的那些滞后就是巨大的滞后。

那么如何解释呢？

对于AirPassengers，我们看到多达14个滞后已越过蓝线，因此意义重大。这意味着，距今已有14年之久的航空客运量对今天的客运量产生了影响。

另一方面，PACF显示了任何给定的（时间序列）滞后与当前序列之间的自相关，但是去除了两者之间的滞后。

4、交叉相关图

互相关图显示了两个时间序列之间的时滞。

5、时间序列分解图

时间序列分解图显示了时间序列按趋势，季节和残差成分的分解。

6、多时间序列图

您可以在同一张图表上绘制测量同一值的多个时间序列，如下所示。

7、双y轴图

如果要显示在同一时间点测量两个不同量的两个时间序列，则可以在右边的第二个Y轴上再次绘制第二个序列。

8、具有误差带的时间序列

如果您具有每个时间点（日期/时间戳）具有多个观测值的时间序列数据集，则可以构建带有误差带的时间序列。您可以在下面看到一些基于一天中不同时间下达的订单的示例。另一个例子是在45天的时间内到达的订单数量。

在这种方法中，订单数量的平均值由白线表示。然后计算出95％的置信带并围绕均值绘制。

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