Python时间序列分解子函数|极客教程

Python时间序列分解子函数

时间序列分析是一种重要的数据分析技术，它可以帮助我们了解数据背后的趋势和规律。其中，时间序列分解是时间序列分析中的一个重要步骤，它可以将时间序列拆分成趋势、季节性和残差三个部分。在Python中，我们可以通过使用statsmodels库来进行时间序列分解。

statsmodels库简介

statsmodels 是一个强大的统计分析库，它提供了许多用于统计建模和数据分析的工具。在时间序列分析中，statsmodels 库提供了seasonal_decompose函数，可以用来进行时间序列的分解。

时间序列分解示例

下面我们将通过一个示例来演示如何使用seasonal_decompose函数对时间序列进行分解。首先，我们需要导入必要的库和数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 创建一个示例时间序列数据
data = {
    'date': pd.date_range(start='2020-01-01', periods=365),
    'value': [i*0.5 + 10 for i in range(365)]
}

df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('date', inplace=True)

# 绘制原始时间序列
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df)
plt.title('Original Time Series')
plt.show()

运行以上代码，我们可以看到原始时间序列的曲线图。

接下来，我们使用seasonal_decompose函数对时间序列进行分解，并绘制分解后的趋势、季节性和残差图：

# 对时间序列进行分解
result = seasonal_decompose(df, model='additive', period=30)

# 绘制分解后的趋势、季节性和残差图
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.subplot(411)
plt.plot(result.observed)
plt.title('Original')
plt.subplot(412)
plt.plot(result.trend)
plt.title('Trend')
plt.subplot(413)
plt.plot(result.seasonal)
plt.title('Seasonal')
plt.subplot(414)
plt.plot(result.resid)
plt.title('Residual')
plt.tight_layout()
plt.show()

通过运行以上代码，我们可以看到分解后的趋势、季节性和残差图。趋势图表示时间序列的长期趋势变化，季节性图表示周期性波动，而残差图则表示无法被趋势和季节性解释的部分。

完整的时间序列分解函数

为了方便对时间序列进行分解，我们可以封装一个子函数来实现时间序列的分解。下面是一个简单的时间序列分解子函数的示例代码：

def timeseries_decompose(data, freq=12):
    result = seasonal_decompose(data, model='additive', period=freq)
    trend = result.trend
    seasonal = result.seasonal
    residual = result.resid
    return trend, seasonal, residual

# 使用示例数据进行时间序列分解
trend, seasonal, residual = timeseries_decompose(df['value'])

# 绘制分解结果
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.subplot(311)
plt.plot(df['value'], label='Original')
plt.legend(loc='upper left')
plt.subplot(312)
plt.plot(trend, label='Trend')
plt.legend(loc='upper left')
plt.subplot(313)
plt.plot(seasonal, label='Seasonal')
plt.legend(loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()

通过以上代码，我们定义了一个名为timeseries_decompose的函数，可以对输入的时间序列数据进行分解并返回分解后的趋势、季节性和残差部分。接着，我们使用示例数据对该函数进行了测试，并绘制了分解后的趋势和季节性图。