Тренды и сезонность, остаток

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()