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Downtrend를 표시하기 위해 데이터 세트를 플로팅 – Python Pandas

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시계열 분석에 의해 표시되는 하향 패턴은 우리가 하향 추세라고 부르는 것입니다. 다음이 SalesRecords2.csv

와 같은 데이터 세트라고 가정해 보겠습니다.

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

CSV 파일에서 Pandas DataFrame으로 데이터 로드 -

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords2.csv")

열을 datetime 개체로 캐스팅 -

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

하락세 플롯 생성 -

dataFrame.plot()

다음은 코드입니다 -

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()

출력

이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -

Downtrend를 표시하기 위해 데이터 세트를 플로팅 – Python Pandas