Contoh analisis siri masa dalam Python

Python ialah bahasa pengaturcaraan popular yang pemprosesan data dan keupayaan visualisasinya yang berkuasa menjadikannya digunakan secara meluas dalam bidang sains data. Dari segi analisis siri masa, Python menyediakan pelbagai alatan dan perpustakaan untuk membantu kami memproses dan menganalisis data siri masa. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa contoh analisis siri masa dalam Python.

1. Pemerolehan data

Dalam analisis siri masa, jenis data yang paling biasa digunakan ialah cap masa dan objek tarikh. Modul datetime terbina dalam Python boleh mengendalikan jenis data ini dengan mudah. Apabila mendapatkan data siri masa, kita boleh menggunakan fungsi membaca data yang disediakan oleh perpustakaan panda Python, seperti read_csv(), read_excel(), dan read_sql().

Berikut ialah contoh kod untuk membaca data siri masa daripada fail CSV:

import panda sebagai pd
import matplotlib.pyplot sebagai plt

df = pd . read_csv('data.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')
print(df.head())

Dalam contoh ini, kami menggunakan read_csv( ) fungsi reads fail CSV dan menetapkan parameter parse_dates kepada senarai ['Date'] untuk menukar cap masa dalam data kepada objek tarikh Python. Selain itu, kami juga menentukan parameter index_col sebagai 'Tarikh' untuk menggunakan lajur tarikh sebagai indeks data.

2. Visualisasi siri masa

Python menyediakan pelbagai alat visualisasi data, yang paling biasa digunakan ialah perpustakaan matplotlib. Kita boleh menggunakan fungsi plot() matplotlib untuk memplot data siri masa dan menetapkan paksi-x kepada siri masa. Berikut ialah contoh kod:

plt.plot(df.index, df['Value'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Siri Masa')
plt.show()

Kod ini menggunakan siri masa dalam data siri masa df sebagai paksi-x, lajur data sebagai y- paksi, dan carta Selepas label dan tajuk paksi mendatar dan menegak ditetapkan, lukiskannya.

3. Ujian kemantapan siri masa

Dalam analisis siri masa, biasanya perlu untuk menguji kemantapan data. Min dan varians siri masa pegun tidak berubah mengikut masa, yang membolehkan kami menggunakan beberapa kaedah analisis yang mantap, seperti model autoregresif (AR) dan model purata bergerak (MA).

Kami boleh menggunakan model statistik perpustakaan statistik Python untuk melengkapkan ujian pegun. Perpustakaan menyediakan fungsi adfuller(), yang boleh menggunakan kaedah ujian Dickey-Fuller untuk menguji pegun data siri masa. Berikut ialah kod contoh:

daripada statsmodels.tsa.stattools import adfuller

result = adfuller(df['Value'])
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Nilai Kritikal:')
untuk kunci, nilai dalam hasil[4].item( ):
print(' %s: %.3f' % (key, value))

Dalam contoh ini, kami menggunakan nilai df['Value'] sebagai siri masa yang perlu data yang diuji. Fungsi adfuller() mengembalikan keputusan ujian dan statistik utama, yang kami cetak untuk analisis.

4. Penguraian bermusim bagi siri masa

Dalam analisis siri masa, penguraian bermusim ialah kaedah analisis yang penting. Kita boleh melakukan penguraian bermusim data siri masa menggunakan fungsi seasonal_decompose() yang disediakan oleh model statistik perpustakaan Python. Berikut ialah contoh kod:

dari statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

result = seasonal_decompose(df['Value'], model='multiplicative', period=12)
result.plot()
plt.show()

Dalam contoh ini, kami menggunakan nilai df['Value'] sebagai data siri masa yang perlu diuraikan dan menetapkan model parameter ='multiplicative ' dan period=12, masing-masing mewakili penguraian menggunakan model multiplikatif dan periodicity tahunan yang berlaku selama 12 bulan. Akhirnya, hasil penguraian diplot dan dipaparkan.

Kesimpulan

Artikel ini memperkenalkan beberapa contoh klasik Python yang digunakan untuk analisis siri masa, termasuk pemerolehan data, visualisasi siri masa, ujian pegun dan penguraian bermusim. Kaedah di atas hanyalah sebahagian daripada analisis siri masa dalam Python Melalui pembelajaran dan latihan berterusan, kita boleh terus menguasai pelbagai kaedah analisis siri masa dan mencapai hasil yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Contoh analisis siri masa dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!