为了衡量缺失值的表现,我在时间序列当中手动引入缺失值,使用上述方法处理并衡量处理值和真实值之间的均方误差。 # Generate datasetfrom scipy.interpolate import interp1dfrom sklearn.metrics import mean_squared_errordf_orig = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/a10.csv'...
def draw_trend(timeseries, size): ''' 绘制时间序列趋势线,size是移动平均的趋势。绘制原始趋势及移动平均的水平和波动 ''' plt.style.use('seaborn') plt.rcParams['font.sans-serif']=['Heiti TC'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams.update({'font.size': 12}) f = plt...
# Time series data source: fpp pacakge in R.import matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/a10.csv', parse_dates=['date'], index_col='date') # Draw Plotdef plot_df(df, x, y, title="", xlabel='Date', ylabel='Value'...
时间插值(适合时间序列数据): # 创建一个时间序列time_series_data=pd.Series([1,2,np.nan,4,5,np.nan,7],index=pd.date_range('2023-01-01',periods=7))# 使用时间插值填补缺失值time_interpolated=time_series_data.interpolate(method='time')print("\n时间插值后的数据:")print(time_interpolated) ...
代码中,interpolate()方法表示使用线性插值法对缺失值进行填充。线性插值方法是根据已知的数据点进行线性外推或者内插,以得到缺失点的估计值。默认情况下,该方法使用线性插值进行缺失值填充。 import pandas as pd # 创建示例时间序列数据,其中第2个和第4个时间点为缺失值 ...
我第一次使用PythonPandas。有几个问题: ts = pd.TimeSeries(values, index=timestamps) ts.interpolate(method= 浏览0提问于2015-05-29得票数 21 回答已采纳 1回答 XGboost算法能用于时间序列分析吗? 、、、 请找到附带的样本数据集屏幕截图。在这里,我们可以看到,有一个预测和实际数据。然而,我们只有...
# # Generate datasetfrom scipy.interpolate import interp1dfrom sklearn.metrics import mean_squared_errordf_orig = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/a10.csv', parse_dates=['date'], index_col='date...
# Time series data source:fpp pacakgeinR.importmatplotlib.pyplotasplt df=pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/a10.csv',parse_dates=['date'],index_col='date')# Draw Plot defplot_df(df,x,y,title="",xlabel='Date',ylabel='Value',dpi=100):plt.figure(...
此数据集是 Monash Time Series Forecasting 存储库的一部分,该存储库收纳了是来自多个领域的时间序列数据集。它可以看作是时间序列预测的 GLUE 基准。 from datasets import load_datasetdataset = load_dataset("monash_tsf", "tourism_monthly") 可以看出,数据集包...
# # Generate datasetfrom scipy.interpolate import interp1dfrom sklearn.metrics import mean_squared_errordf_orig = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/a10.csv', parse_dates=['date'], index_col='date').head(100)df = pd.read_csv('datasets/a10_missings...