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引言
時光序列分析在數據科學跟數據分析中扮演側重要角色，它幫助我們懂得數據隨時光的變更趨向，並猜測將來的趨向。Pandas，作為Python中富強的數據分析庫，為時光序列分析供給了豐富的東西跟方法。本文將深刻探究Pandas在時光序列分析中的利用，包含數據預處理、趨向剖析、模型構建跟猜測等方面。
Pandas時光序列數據構造
時光戳東西 Timestamp
時光戳東西是Pandas頂用於表示單個時光點的基本單位。它可能由多種格局創建，比方：
import pandas as pd
# 創建時光戳
timestamp = pd.Timestamp('2023-01-01 12:00:00')
print(timestamp)
DatetimeIndex
DatetimeIndex是Pandas頂用於表示時光序列數據集的索引範例。它可能便利地創建跟操縱時光序列數據：
# 創建一個時光序列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)
數據預處理
在停止時光序列分析之前，數據預處理是必弗成少的步調。這包含處理缺掉值、異常值跟重採樣等。
缺掉值處理
# 假設數據中存在缺掉值
df = df.fillna(method='ffill') # 前向填充
異常值檢測
# 檢測異常值
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)]
重採樣
# 將日數據重採樣為月數據
df_resampled = df.resample('M').mean()
趨向剖析
時光序列數據平日包含趨向、季節性跟隨機性三種因素。Pandas供給了多種方法來剖析時光序列數據。
挪動均勻
# 打算挪動均勻
df['moving_average'] = df['temperature'].rolling(window=3).mean()
季節性剖析
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
decomposition = seasonal_decompose(df['temperature'], model='additive', period=12)
decomposition.plot()
時光序列模型
Pandas與Statsmodels庫結合，供給了多種時光序列模型，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())
猜測
# 猜測將來值
forecast = model_fit.forecast(steps=5)[0]
print(forecast)
總結
Pandas為時光序列分析供給了富強的東西跟方法，使我們可能輕鬆地處理跟猜測數據趨向。經由過程控制Pandas的時光序列分析技能，我們可能更好地洞察數據背後的故事，並為將來的決定供給有力的支撐。