Visualización de series temporales

La visualización de series temporales

Errores comunes

Supongamos que tienes una serie temporal que representa las horas de trabajo como autónomo en un período de tiempo:

import pandas as pdimport plotly.express as pximport numpy as npimport datetime    link = 'https://raw.githubusercontent.com/ianni-phd/Datasets/main/Timeseries/working_hours.csv'df = pd.read_csv(link)# Visualizaciónfig = px.line(df, x='day', y='working_hours', title='Horas de trabajo')fig.show()

Sabemos que los freelancers no trabajan de 9 a 5.

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Tienen un horario de 24/7, donde un día se siente como una maratón de trabajo y al siguiente como una siesta laboral.

No obstante, la serie temporal parece bastante extraña… esto se debe a un error común en las representaciones de series temporales.

Creemos un gráfico más representativo:

import pandas as pdimport plotly.express as pximport plotly.graph_objects as go# Leer datalink = 'https://raw.githubusercontent.com/ianni-phd/Datasets/main/Timeseries/working_hours.csv'df = pd.read_csv(link)# Graficar, añadiendo algunos marcadoresfig = px.line(df, x='day', y='working_hours', title='Horas de trabajo')fig.add_trace(    go.Scatter(x=df['day'], y=df['working_hours'],     mode='markers', marker=dict(size=7, color='darkblue')))fig.show()

Empezamos a percibir el problema, pero hagamos como si aún estuviéramos confundidos.

Para detectar un patrón, intentemos averiguar si el día de la semana afecta al fenómeno:

# Valor medio por día de la semanadf['day'] = pd.to_datetime(df['day']) df['day_of_week'] = df['day'].dt.day_name()  weekly_avg = df.groupby('day_of_week')['working_hours'].mean().reset_index()# Gráfico de barrasfig = px.bar(weekly_avg, x='day_of_week', y='working_hours', title='Valor medio')# Configuraciones gráficasfig.update_traces(marker_color='dodgerblue')fig.update_layout(template='plotly_dark'…

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