Python 时间序列分解

发布于04月21日

我有一个我想分解的时间序列. 数据集(火车-rame)示例(股价):

        Date    Close
7389    2014-12-24  104.589996
7390    2014-12-26  105.059998
7391    2014-12-29  105.330002
7392    2014-12-30  105.360001
7393    2014-12-31  104.5700

这是我的代码:

train_dec = copy.deepcopy(train)
train_dec.index = pd.to_datetime(train_dec['Date'])
train_dec.index.freq = 'D'

# Transf或m DataFrame into a Series
train_series = train_dec['Close']

train_decomposition = seasonal_decompose(train_series, model='additive')

train_trend = train_decomposition.trend
train_seasonal = train_decomposition.seasonal
train_residual = train_decomposition.resid

我try 了不转换为系列并使用它.try 将频率设置为"D".

我不断出现错误，例如:

Value错误:来自传递值的推断频率无与传递频率D一致

或

ValueErr或: You must specify a period 或 x must be a pandas object with a PeriodIndex 或 a DatetimeIndex with a freq not set to None

当我不设置频率时.

Maybe it is because the data have gaps (weekends) when there is no data point (stock price). Should I convert it to a weekly f或mat? But how can I do this if there are gaps (e.g. if I have removed outliers)?

这一定是一些微不足道的事情，但我看不到解决方案.

非常感谢您的帮助！

import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose import matplotlib.pyplot as plt import copy data = { 'Date': ['2014-12-24', '2014-12-26', '2014-12-29', '2014-12-30', '2014-12-31'], 'Close': [104.589996, 105.059998, 105.330002, 105.360001, 104.5700] } train = pd.DataFrame(data) train['Date'] = pd.to_datetime(train['Date']) train.set_index('Date', inplace=True) idx = pd.date_range(start=train.index.min(), end=train.index.max(), freq='D') train = train.reindex(idx) train['Close'] = train['Close'].ffill() decomposition = seasonal_decompose(train['Close'], model='additive', period=3) fig = decomposition.plot() plt.show()

Python 时间序列分解

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