文章目录
- 1 可视化
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- 1.1 可视化的重要性
- 1.2 数据加载探索
- 2 可视化单个时间序列
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- 2.1 无连接线的散点图
- 2.2 带连接线的散点图
- 2.3 无点的线图
- 2.4 填充区域的线图
- 3 可视化多个时间序列
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- 3.1 无连接的散点图(差的设计)
- 3.2 带连接的散点图(好的设计)
- 3.3 直接标注的曲线(优的设计)
- 4 参考附录
1 可视化
1.1 可视化的重要性
可视化时间序列数据是具有挑战性,尤其是涉及多个数据集时。精心设计的可视化不仅能清晰地传达信息,还能减少观察者的认知负荷,使其更容易提取有意义的洞察。
下图就是显示混乱的多个时间序列的可视化效果。
在数据可视化的背景下,减少认知负荷意味着让观察者更容易理解数据。
这对于时间序列数据尤为重要,因为需要快速准确地解释随时间变化的趋势、模式和关系。
1.2 数据加载探索
探讨使用真实世界的疫苗接种数据来可视化单个时间序列和多个时间序列。
import pandas as pd
filename = 'vaccinations.csv' # COVID-19疫苗接种数据集
data 
