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时间序列数据在许多不同的行业中都非常重要 。它在研究、金融行业、制药、社交媒体、网络服务等领域尤为重要 。对时间序列数据的分析也变得越来越重要 。在分析中有什么比一些好的可视化效果更好呢?没有一些视觉效果，任何类型的数据分析都是不完整的 。因为一个好的情节比20页的报告更能让你理解 。因此，本文是关于时间序列数据可视化的 。
我将从一些非常简单的可视化开始，然后慢慢地转向一些高级的可视化技术和工具
在开始之前，我需要再弄清楚一件事 。
标题中的"完整指南"并不意味着，它有所有的可视化 。在这么多不同的库中有这么多的可视化方法，所以在一篇文章中包含所有这些方法是不实际的 。
但是本文可以为您提供足够的工具和技术来清楚地讲述一个故事或理解和可视化时间序列数据 。我试图解释一些简单的方法和一些先进的技术 。
数据集如果您正在阅读本文以进行学习，则最好的方法是自己跟踪并运行所有代码 。请随时从以下链接下载数据集：
https://github.com/rashida048/Datasets/blob/master/stock_data.csv
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_csv("stock_data.csv", parse_dates=True, index_col = "Date")df.head()
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