Pandas 时间序列分解趋势、季节性和残差元素
在本文中,我们将介绍如何使用Pandas库分解时间序列中的趋势、季节性和残差元素。时间序列是按时间顺序采样的一系列数据点,例如股票价格或天气气温。它们可以被分解为三个主要的元素:趋势、季节性和残差。分解时间序列通常用于数据预测、异常检测和数据可视化。
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分解时间序列
Pandas提供了seasonal_decompose
函数来分解时间序列。首先,我们需要将时间序列数据装载到一个Pandas DataFrame中。将时间作为索引,设置为每个样本的日期。
在上面的代码中,我们将时间序列加载到一个名为“df”的DataFrame中。我们调用seasonal_decompose
函数并将时间序列DataFrame作为参数传递。model
参数指定了将用于分解时间序列的模型,可以选择“additive”或“multiplicative”。此处我们选择“additive”模型,它假定时间序列元素是简单相加的。
趋势元素
趋势是指长期内时间序列数据的变化趋势。它可以是上升、下降或保持不变。我们可以使用Pandas DataFrame的trend
属性来获取时间序列的趋势元素。
上述代码中,我们从分解后的对象(seasonal_decompose
的返回值)中提取了趋势元素,并使用plot
函数绘制了趋势的线图。
季节性元素
季节性是指时间序列数据在1年内周期性变化的情况,例如,连续几个月的销售量增加或减少。我们可以使用DataFrame的seasonal
属性获取时间序列的季节性元素。
在上面的代码中,我们从分解后的对象中提取了季节性元素,然后使用plot
函数绘制了季节性的线图。
残差元素
残差是指由于时间序列中未被趋势和季节性解释的部分。它可以包含很多噪声或随机性。我们可以使用DataFrame的resid
属性获取时间序列的残差元素。
在上面的代码中,我们从分解后的对象中提取了残差元素,并使用plot
函数绘制了残差的线图。
总结
通过使用Pandas库的seasonal_decompose
函数,我们可以轻松地分解时间序列元素,以便查看数据元素的趋势、季节性和残差元素。在此基础上,可以进行数据预测、异常检测和数据可视化等操作。尤其是这些操作中,季节性和趋势元素的分解对于数据预测和异常检测特别重要。