Python时间序列分析步骤用法介绍

在本文中，我们将从多个方面详细阐述Python时间序列分析的步骤，包括处理日期时间数据、时间序列的绘制和建模等方面。

一、处理日期时间数据

1、导入文件并查看数据

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.read_csv('example.csv')
>>> print(data.head())

2、将字符串转换为日期格式

>>> data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

3、将日期设置为索引

>>> data.set_index('date', inplace=True)

二、时间序列的绘制

1、绘制时间序列图

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> data.plot(figsize=(10,5))
>>> plt.xlabel('Date')
>>> plt.ylabel('Value')
>>> plt.title('Time Series Example')
>>> plt.show()

2、绘制滚动统计数据

>>> rolling_mean = data.rolling(window=12).mean()
>>> rolling_std = data.rolling(window=12).std()
>>> plt.plot(data, color='blue', label='Original')
>>> plt.plot(rolling_mean, color='red', label='Rolling Mean')
>>> plt.plot(rolling_std, color='black', label='Rolling Std')
>>> plt.legend()
>>> plt.title('Rolling Mean & Standard Deviation')
>>> plt.show()

三、时间序列的建模

1、拟合AR模型

>>> from statsmodels.tsa.ar_model import AR
>>> model = AR(data)
>>> results_AR = model.fit()
>>> plt.plot(data)
>>> plt.plot(results_AR.fittedvalues, color='red')
>>> plt.title('AR Model')
>>> plt.show()

2、拟合ARIMA模型

>>> from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
>>> model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
>>> results_ARIMA = model.fit(disp=-1)
>>> plt.plot(data)
>>> plt.plot(results_ARIMA.fittedvalues, color='red')
>>> plt.title('ARIMA Model')
>>> plt.show()

四、结论

通过处理日期时间数据、绘制时间序列图和建立时间序列模型，我们可以更好地理解时间序列数据的特征和规律，从而更好地进行分析和预测。