【揭秘Pandas时间序列分析】轻松掌握数据趋势预测与洞察技巧

引言

时光序列分析在数据科学跟数据分析中扮演侧重要角色，它帮助我们懂得数据随时光的变更趋向，并猜测将来的趋向。Pandas，作为Python中富强的数据分析库，为时光序列分析供给了丰富的东西跟方法。本文将深刻探究Pandas在时光序列分析中的利用，包含数据预处理、趋向剖析、模型构建跟猜测等方面。

Pandas时光序列数据构造

时光戳东西 Timestamp

时光戳东西是Pandas顶用于表示单个时光点的基本单位。它可能由多种格局创建，比方：

import pandas as pd

# 创建时光戳
timestamp = pd.Timestamp('2023-01-01 12:00:00')
print(timestamp)

DatetimeIndex

DatetimeIndex是Pandas顶用于表示时光序列数据集的索引范例。它可能便利地创建跟操纵时光序列数据：

# 创建一个时光序列DataFrame
data = {'temperature': [22, 23, 24, 25, 26]}
df = pd.DataFrame(data, index=pd.DatetimeIndex(start='2023-01-01', periods=5, freq='D'))
print(df)

数据预处理

在停止时光序列分析之前，数据预处理是必弗成少的步调。这包含处理缺掉值、异常值跟重采样等。

缺掉值处理

# 假设数据中存在缺掉值
df = df.fillna(method='ffill')  # 前向填充

异常值检测

# 检测异常值
q1 = df['temperature'].quantile(0.25)
q3 = df['temperature'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr

df = df[(df['temperature'] >= lower_bound) & (df['temperature'] <= upper_bound)]

重采样

# 将日数据重采样为月数据
df_resampled = df.resample('M').mean()

趋向剖析

时光序列数据平日包含趋向、季节性跟随机性三种因素。Pandas供给了多种方法来剖析时光序列数据。

挪动均匀

# 打算挪动均匀
df['moving_average'] = df['temperature'].rolling(window=3).mean()

季节性剖析

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

decomposition = seasonal_decompose(df['temperature'], model='additive', period=12)
decomposition.plot()

时光序列模型

Pandas与Statsmodels库结合，供给了多种时光序列模型，如ARIMA、SARIMA跟ETS等。

ARIMA模型

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

model = ARIMA(df['temperature'], order=(5, 1, 0))
model_fit = model.fit()
print(model_fit.summary())

猜测

# 猜测将来值
forecast = model_fit.forecast(steps=5)[0]
print(forecast)

总结

Pandas为时光序列分析供给了富强的东西跟方法，使我们可能轻松地处理跟猜测数据趋向。经由过程控制Pandas的时光序列分析技能，我们可能更好地洞察数据背后的故事，并为将来的决定供给有力的支撑。