Python Pandas 高级教程：高级时间序列分析
Pandas 提供了强大的时间序列处理功能，使得对时间序列数据进行高级分析变得更加灵活和方便。在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的高级时间序列分析技术，并通过实例演示如何应用这些功能。
1. 安装 Pandas
确保你已经安装了 Pandas。如果尚未安装，可以使用以下命令：
代码语言：javascript复制pip install pandas2. 导入 Pandas 库
在使用 Pandas 进行高级时间序列分析之前，导入 Pandas 库：
代码语言：javascript复制import pandas as pd3. 创建示例数据
在学习高级时间序列分析之前，首先创建一个示例的时间序列数据：
代码语言：javascript复制# 创建示例数据
date_rng = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-12-31', freq='D')
time_series_data = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
time_series_data['value'] = range(len(date_rng))4. 设置时间索引
将日期列设置为时间索引：
代码语言：javascript复制# 设置时间索引
time_series_data.set_index('date', inplace=True)5. 重采样
5.1 降采样
将数据从日频率降采样到月频率：
代码语言：javascript复制# 降采样到月频率
monthly_data = time_series_data.resample('M').sum()5.2 升采样
将数据从日频率升采样到小时频率：
代码语言：javascript复制# 升采样到小时频率
hourly_data = time_series_data.resample('H').pad()6. 移动窗口操作
6.1 移动平均
代码语言：javascript复制# 计算7天的移动平均
time_series_data['rolling_mean'] = time_series_data['value'].rolling(window=7).mean()6.2 移动总和
代码语言：javascript复制# 计算30天的移动总和
time_series_data['rolling_sum'] = time_series_data['value'].rolling(window=30).sum()7. 指数加权移动平均
代码语言：javascript复制# 计算指数加权移动平均
time_series_data['ewma'] = time_series_data['value'].ewm(span=30, adjust=False).mean()8. 滞后和超前
8.1 滞后
代码语言：javascript复制# 滞后一期
time_series_data['lag_1'] = time_series_data['value'].shift(1)8.2 超前
代码语言：javascript复制# 超前一期
time_series_data['lead_1'] = time_series_data['value'].shift(-1)9. 季节性分解
代码语言：javascript复制from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
# 季节性分解
result = seasonal_decompose(time_series_data['value'], model='additive', period=30)
trend = result.trend.dropna()
seasonal = result.seasonal.dropna()
residual = result.resid.dropna()10. 自相关和偏自相关
10.1 自相关图
代码语言：javascript复制from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
# 绘制自相关图
plot_acf(time_series_data['value'], lags=30)
plt.show()10.2 偏自相关图
代码语言：javascript复制from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf
# 绘制偏自相关图
plot_pacf(time_series_data['value'], lags=30)
plt.show()11. 时间序列模型
代码语言：javascript复制from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 拟合 ARIMA 模型
model = ARIMA(time_series_data['value'], order=(1,1,1))
fit_model = model.fit()12. Prophet 时间序列预测
代码语言：javascript复制from fbprophet import Prophet
# 使用 Prophet 进行时间序列预测
prophet_model = Prophet()
prophet_model.fit(time_series_data.reset_index().rename(columns={'date': 'ds', 'value': 'y'}))
future = prophet_model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = prophet_model.predict(future)13. 总结
通过学习以上 Pandas 中的高级时间序列分析技术，你可以更灵活地处理和分析时间序列数据。这些方法包括重采样、移动窗口操作、滞后和超前、季节性分解、自相关和偏自相关分析以及时间序列模型的拟合。希望这篇博客能够帮助你更好地运用 Pandas 进行高级时间序列分析。
