如何在seasonal_decompose(df['Employees']，model='add')中将残差绘制为折线图，而不是散点图？

在使用seasonal_decompose函数进行季节性分解时，可以通过修改model参数来选择残差的绘制方式。默认情况下，model参数的取值为'add'，表示使用加法模型进行分解，此时绘制的残差图为散点图。

要将残差绘制为折线图，可以将model参数的取值修改为'mul'，表示使用乘法模型进行分解。乘法模型在分解过程中会对原始数据进行对数转换，因此得到的残差是相对比例的差异。修改model参数后，再进行分解并绘制残差图即可。

以下是示例代码：

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
import matplotlib.pyplot as plt

# 进行季节性分解
result = seasonal_decompose(df['Employees'], model='mul')

# 绘制残差图
plt.plot(result.resid)
plt.title('Residual Plot')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Residual')
plt.show()

在这个例子中，我们使用了statsmodels库中的seasonal_decompose函数进行季节性分解，并将model参数设置为'mul'，表示使用乘法模型。然后，使用matplotlib库绘制了残差图，其中result.resid表示分解后得到的残差数据。

需要注意的是，这里的代码示例仅供参考，具体的实现方式可能会因数据类型、数据结构等因素而有所不同。另外，关于seasonal_decompose函数的更多详细信息，可以参考statsmodels官方文档：seasonal_decompose函数文档。