importmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.seasonalimportseasonal_decompose# 分解时间序列decomposition=seasonal_decompose(df['value'],model='additive')# 绘制分解结果fig,(ax1,ax2,ax3,ax4)=plt.subplots(4,1,figsize=(10,10))# 原始数据ax1.plot(df['value'],label='Original')ax1.legend(loc='up...
现在可以使用seasonal_decompose方法进行时间序列分解。该方法需要数据和频率信息: # 进行季节性分解result=seasonal_decompose(df['value'],model='additive')# 查看分解后的结果result.plot()plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. model='additive': 表示我们认为时间序列是一个加性的模型。对于乘性模型,可以使用...
其中的seasonal_decompose函数可以用于分解时间序列数据,将其拆分为趋势、季节性和残差三个部分。 为什么statsmodels seasonal_decompose以散点图的形式给出残差呢?这是因为散点图可以直观地展示残差的分布情况,帮助我们理解时间序列中存在的异常或离群值。 散点图是一种二维图形,其中的每个数据点由两个数...
给定的时间序列被认为包括三个系统组件,包括等级,趋势,季节性和一个称为噪声的非系统组件。 这些组件定义如下: 等级Level:时间序列中的平均值。 趋势Trend:时间序列中的增加或减少值。 季节性Seasonality:时间序列中重复的短期周期。 随机残差Residuals :时间序列中的随机变化。 decompose 数据分解模型主要有两类:相加...
seasonal_decompose函数是一种用于分解时间序列数据的函数,它可以将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差三个部分。 首先,seasonal_decompose函数需要一个时间序列数据作为输入,这个时间序列数据可以是一个Pandas的Series对象,也可以是一个NumPy的ndarray对象。 其次,seasonal_decompose函数需要指定一个参数model,用于指定分解...
进行季节分解:使用statsmodels库中的seasonal_decompose函数对时间序列数据进行季节分解。该函数可以根据不同的分解模型(如加法模型或乘法模型)进行分解,并返回分解后的趋势、季节和残差等组成部分。 绘制图形:使用matplotlib库中的绘图函数,将分解后的趋势、季节和残差等组成部分绘制在同一个图形中。可以使用不同的...
其他不变。#freg这个参数容后研究,这里暂且猜测是周期12个月。#plt.figure(figsize=(16,12))fig =res.plot()#fig.show() # 此句,可加可不加。#得到不同的分解成分,接下来可以使用时间序列模型对各个成分进行拟合。
除此之外,我们在工作中,常会选择时间维度,对数据进行分析,即时间序列分析。其范围涵盖多个方面: 通过趋势变化,找数据突变,分析原因; 通过最小二乘拟合,选择合适的回归模型; 通过移动平均,“平滑”数据,消除“抖动”; 通过时间衰变关系,预测未来走势。
这通常是通过设置时间序列的索引来实现的,例如使用 pd.date_range() 创建具有特定频率的日期索引。 如果时间序列数据的频率信息丢失或不明确,seasonal_decompose() 函数可能无法正确地进行季节性分解。 修改代码,移除或替换错误的freq参数: 你的代码应该类似于以下形式,其中不包含 freq 参数: python import pandas ...
Python seasonal_decompose 库是一个用于时间序列分解的工具,它可以将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分。这对于分析和预测时间序列数据非常有用。 2. 安装 seasonal_decompose 库 在使用 seasonal_decompose 库之前,首先需要安装它。可以使用以下命令通过 pip 安装: ...