พล็อตชุดข้อมูลเพื่อแสดงแนวโน้มขาขึ้น – Python Pandas

รูปแบบขาขึ้นที่แสดงโดยการวิเคราะห์อนุกรมเวลาคือสิ่งที่เราเรียกว่าแนวโน้มขาขึ้น สมมติว่าต่อไปนี้คือชุดข้อมูลของเรา เช่น SalesRecords.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\\SalesRecords.csv")

กำลังแคสต์คอลัมน์ไปยังวัตถุวันที่และเวลา −

dataFrame['Date_of_Purchase'] = pd.to_datetime(dataFrame['Date_of_Purchase'])

สร้างพล็อตสำหรับแนวโน้มขาขึ้น -

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\\SalesRecords.csv")
print("Reading the CSV file...\n", dataFrame)

# casting column to datetime object
dataFrame['Date_of_Purchase'] = pd.to_datetime(dataFrame['Date_of_Purchase'])

dataFrame = dataFrame.set_index('Date_of_Purchase')

# Creating the plot
dataFrame.plot()
plt.show()

ผลลัพธ์

ต่อไปนี้เป็นผลลัพธ์ -