รูปแบบขาลงที่แสดงโดยการวิเคราะห์อนุกรมเวลาคือสิ่งที่เราเรียกว่าแนวโน้มขาลง สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเรา เช่น SalesRecords2.csv
ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
โหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV ลงใน Pandas DataFrame -
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords2.csv")
กำลังแคสต์คอลัมน์ไปยังวัตถุวันที่และเวลา −
dataFrame['Sold_On'] = pd.to_datetime(dataFrame['Sold_On'])
สร้างพล็อตสำหรับแนวโน้มขาลง -
dataFrame.plot()
ตัวอย่าง
ต่อไปนี้เป็นรหัส -
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords2.csv") print("Reading the CSV file...\n", dataFrame) # casting column to datetime object dataFrame['Sold_On'] = pd.to_datetime(dataFrame['Sold_On']) dataFrame = dataFrame.set_index('Sold_On') # Creating the plot dataFrame.plot() plt.show()
ผลลัพธ์
สิ่งนี้จะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ -