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...
通过result.trend、result.seasonal和result.resid可以分别获取趋势、季节性和残差部分的时间序列数据。 另外,result.observed属性可以获取原始时间序列数据。 分解方法 seasonal_decompose函数提供了两种分解方法:加法模型(Additive Model)和乘法模型(Multiplicative Model)。这两种方法分别适用于不同类型的时间序列数据。 加法模...
result_mul = seasonal_decompose(df['value'], model='multiplicative', extrapolate_trend='freq') plt.rcParams.update({'figure.figsize': (10, 10)}) result_mul.plot.suptitle('Multiplicative Decompose') plt.show 加法序列分解 加法序列 = Level + Trend + Seasonality + Error result_add = seasonal_...
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...
result_add = seasonal_decompose(apple_revenue_history['value']) # 绘图 plt.rcParams.update({'figure.figsize': (32,18)}) 时间序列的平稳性 时间序列与传统的分类和回归预测建模问题不同。时间序列数据是有序的,并且需要平稳性才能进行有意义的摘要统计。
import matplotlib.pyplot as plt import datetime from dateutil.relativedelta import relativedelta import seaborn as sns import statsmodels.api as sm from statsmodels.tsa.stattools import acf from statsmodels.tsa.stattools import pacf from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose %matplotlib inline ...
decomposition = seasonal_decompose(self.ts, freq=freq, two_sided=False) # self.ts:时间序列,series类型; # freq:周期,这里为1440分钟,即一天; # two_sided:观察下图2、4行图,左边空了一段,如果设为True,则会出现左右两边都空出来的情况,False保证序列在最后的时间也有数据,方便预测。
import numpy as npfrompandas 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 = seasonal_decompose(np.array(elecequip), model=‘multiplicative’,...
statsmodels包里的seasonal_decompose使用起来非常方便。 from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decomposefrom dateutil.parser import parse # Import Datadf = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/a10.csv', parse_dates=['date'], index_col='date') ...
问统计模型库中的Python seasonal_decompose函数提供了ValueErrorEN如果你有一个带有DateTimeIndex的pandas数据...