Lección 15 del curso Pandas Nivel Avanzado.
En las lecciones anteriores hemos visto diferentes técnicas para el procesamiento de Series de Tiempo, como el remuestreo, el desplazamiento en el tiempo y el uso de ventanas móviles entre otras.
Pero casi siempre debemos complementar estas técnicas con algún elemento de visualización de los datos para poder comprender en su totalidad el procesamiento que estamos realizando.
En este caso podemos usar las herramientas básicas de visualización en Pandas que hemos visto en el curso Pandas Nivel Intermedio como el uso de Matplotlib, herramientas propias de Pandas y la librería Seaborn.
Sin embargo, en el caso de las Series de Tiempo resulta importante poder graficar correctamente la variable tiempo (que ubicaremos en el eje horizontal de la gráfica).
Así que en esta lección veremos las diferentes herramientas que podemos usar para visualizar correctamente una Serie de Tiempo:
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Muy bien, acabamos de ver las diferentes formas de generar visualizaciones de Series de Tiempo en Pandas, especialmente con ayuda de las librerías Matplotlib y Seaborn.
En particular la forma de visualizar la Serie de Tiempo es prácticamente igual a la usada para la visualización de Series y DataFrames convencionales.
Sin embargo, en el caso de las Series de Tiempo debemos prestar especial atención a la manera como ajustamos las etiquetas del eje horizontal para visualizar correctamente las marcas de tiempo.
Para lograr esto podemos usar el módulo “dates” de Matplotlib así como de los “localizadores” (locators) y formateadores (formatters) que permiten definir la ubicación y el formato de las marcas de tiempo que se mostrarán en la gráfica.
Y con esto cerramos este segundo módulo del curso, donde hemos visto las diferentes técnicas para el procesamiento y visualización de Series de Tiempo que nos ofrece Pandas.
En el siguiente módulo cerraremos el curso con el proyecto final. Y específicamente en la próxima lección veremos el planteamiento del problema que resolveremos en este proyecto final relacionado con el análisis de series de tiempo asociadas al calentamiento global.
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