Autocorrelation function within plotnine
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- data-visualization
Línea de trabajo
Comienza revisando los puntos de extensión de plotnine para capas o facetas y el punto de entrada mencionado statsmodels.graphics.tsaplots.plot_acf. Aclara la API deseada, el comportamiento del gráfico y el alcance de la integración antes de la implementación; done debe significar que se admite una funcionalidad de autocorrelación acordada y que está documentada mediante pruebas adecuadas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hi has2k1. I really love using plotnine as it makes doing analysis on my data really easy. I truly appreciate your work.
Is there a way to do be able to add an autocorrelation function into the package if isn't already? I don't really code in Python but if it is relatively simple to do, I'm willing to open a PR. I just would need a little guidance on the proper format of how to add a new layer/facet (whatever the appropriate term is) for ggplot.
As for implementation, I am aware that the statsmodel package as an autocorrelation function. The plots can be generated by statsmodels.graphics import tsaplots.plot_acf(x, lags = N, alpha= value) so perhaps we can use the underlying function call here to generate the intermediate data before it is plotted via plotnine.
Open to ideas.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 4.8k
- Forks
- 260
- Merge medio
- 2 d 12 h
- PR fusionados (30 d)
- 4
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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