stl = STL(df_obt["close"], period=12) res = stl.fit() seasonal, trend, residual = res.seasonal, res.trend, res.resid import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 8)) # Plot 1 - Original Data sns.lineplot(x=df...
period=12的结果 '''基于SLT进行分解 去季节趋势'''STL_GWS_trend=GWS.copy()STL_GWS_seasonal=GWS.copy()STL_GWS_resid=GWS.copy()foriintqdm(range(GWS.shape[1]),desc='正在进行去趋势分析'):forjinrange(GWS.shape[2]):data=GWS[:,i,j]index=np.arange(data.size)#print(i,j)#print("数组中...
import pandas as pd from statsmodels.tsa.api import STL def seasonal_strength(series: pd.Series) -> float: # time series decomposition series_decomp = STL(series, period=period).fit() # variance of residuals + seasonality resid_seas_var = (series_decomp.resid + series_decomp.seasonal).var(...
elif period in ['week','w']: temp_df[period] = temp_df.index.weekday elif period in ['day','d']: temp_df[period] = temp_df.index.date elif period in ['hour','h']: temp_df[period] = temp_df.index.hour else: temp_df[period] = temp_df.index.year temp_df= temp_df.gro...
period:表示季节性周期,如果endog的类型是numpy的array则需要指定period,如果是pandas的series 或dataframe则stl方法可以根据索引推断出period,因此无需指定peroid season: 表示季节性平滑器的长度,它必须是一个奇数,通常要>=7(默认)。 trend:表示趋势平滑器的长度,通常要>period(或season)的1-1.5倍,并且它必须是一个...
model='additive', period=144) imputed_decompose=seasonal_decompose(imputed_series.interpolate(), model='additive', period=144) # 绘制趋势比较 plt.figure(figsize=(14, 5)) plt.plot(original_decompose.trend, label='原始趋势', color='blue') ...
STL时序分解: 将时序分解为趋势项、季节项(周、月等)、余项。利用Lowess局部加权回归技术进行平滑;通过外循环设计体现鲁棒性。 分别用Yv, Tv,Sv,Rv分别代表数据,趋势项、季节项和余项,v的范围为0到N,那么Yv=Tv+Sv+Rv ,其中v=1,⋯,N (加法模型中,各项具有相同量纲、STL只能处理加法模型,可以先将数据取对...
stl=STL(df,period=12,seasonal=x,robust=False)#因为原始数据是月度数据,这里手动设置了period=12,robust为True时会用一种更严格的方法来约束trend和season,同时也会导致更大的resid res=stl.fit() res.plot() plt.savefig("D:/figures2/{}.png".format(x))#保存STL分解结果图 plt.clf()#清空绘图区防止...
我们可以使用statsmodels库中的STL类来进行STL分解。在创建STL对象时,我们需要指定时间序列数据和季节性周期。此外,我们还可以设置季节性平滑参数和趋势平滑参数,但通常使用默认值即可。 python from statsmodels.tsa.seasonal import STL # 应用STL分解 stl = STL(df['sales'], period=12) result = stl.fit() ...
Import pandas as pdImport seaborn as snsImport matplotlib.pyplot as pltFrom statsmodels.tsa.seasonal import STLelecequip =read_csv(r"C:/Users/datas/python/data/elecequip.csv")stl = STL(elecequip, period=12, robust=True)res_robust = ...