一旦选择了合适的分解模式,就可以使用seasonal_decompose函数进行分解。以下是使用加法模型进行分解的示例代码: decomposition = seasonal_decompose(data, model='additive') 对于乘法模型,只需将model参数改为'multiplicative'。 六、可视化分解结果 完成分解后,可以将结果可视化。分解结果包括趋势、季节性和残差部分: trend...
导入库:首先想要进行seasonal_decompose,要导入必要的库。 加载数据:用pandas加载时间序列数据。 应用分解:使用seasonal_decompose方法进行数据分解。 可视化结果:利用matplotlib查看趋势、季节性和残差。 importpandasaspdimportnumpyasnpfromstatsmodels.tsa.seasonalimportseasonal_decomposeimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取数据d...
prophet 是facebook 开源的一款时间序列预测工具包，直接用 conda 安装 fbprophet 即可大多数现代开源AutoM...
接下来,我们使用statsmodels库中的seasonal_decompose方法进行季节性因子分解。 from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose # 加法模型分解 decomposition = seasonal_decompose(time_series, model='additive') # 提取分解结果 trend = decomposition.trend seasonal = decomposition.seasonal residual = decomposi...
简介:Pandas库在Python中支持季节性调整,通过`seasonal_decompose`函数实现。步骤包括:导入Pandas和statsmodels模块,准备时间序列DataFrame,调用函数分解数据为趋势、季节性和残差,可选地分析或绘制这些部分,以及根据需求去除季节性影响(原始数据减去季节性成分)。这是基础的季节性调整流程,可按实际需求调整。
statsmodels.tsa.seasonal.seasonal_decompose( x,model = ‘additive‘, filt = None,period = None,two_side = True, extrapolate_trend = 0) 参数: x:array_like, 被分解的数据。model:{“additive”, “multiplicative”}, optional "additive"(加法模型)和"multiplicative"(乘法模型) ...
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose decomposition = seasonal_decompose(y, model='additive', period=30) fig = plt.figure() fig = decomposition.plot() residual_stm = decomposition.resid seasonal_stm = decomposition.seasonal trend_stm = decomposition.trend import statsmodels.api as ...
seasonal_decompose 函数返回一个带有季节性、趋势和残差属性的对象,我们可以从系列值中减去它们。 from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose from dateutil.parser import parse df[0].plot(figsize=(32,18)) df[0] = df[0] - decompose.trend ...
import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose #https://www.kaggle.com/rakannimer/air-passengers df=pd.read_csv(‘AirPassengers.csv’) df.head() 首先,我们需要将Month列设置为索引,并将其转换为Datetime对象。 df.set_index('Month',inplace=True) ...
import numpy as npfrom pandas import read_csvimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decomposefrom pylab import rcParams elecequip = read_csv(r"C:/Users/datas/python/data/elecequip.csv")result = seasona...