Для оценки тренда, сезонности и остатка функция seasonal_decompose() из модуля tsa.seasonal библиотеки statsmodels
Для построения графика используем plot matplotlib
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
import matplotlib.pyplot as plt
decomposed = seasonal_decompose(data)
plt.figure(figsize=(10, 20))
plt.subplot(311)
decomposed.trend.plot(ax=plt.gca())
plt.title('Тренд')
plt.subplot(312)
decomposed.seasonal.plot(ax=plt.gca())
plt.title('Сезонность')
plt.subplot(313)
decomposed.resid.plot(ax=plt.gca())
plt.title('Остаток')
plt.tight_layout()
или график для среза
decomposed = seasonal_decompose(df)
decomposed.seasonal['1995-03-05':'1995-04-05'].plot()