运行plt.figure(figsize=[15,7]) sm.tsa.seasonal_decompose(df.value).plot() print("Dickey–Fuller test: p=%f" % sm.tsa.stattools.adfuller(df.value)[1]) plt.show()后报错

根据错误提示，可能是因为 `df.value` 中包含了缺失值。`sm.tsa.seasonal_decompose()` 函数默认不处理缺失值，因此可能会导致错误。你可以尝试使用 `pandas` 中的 `fillna()` 函数将缺失值填充为某个值，或使用 `dropna()` 函数将缺失值所在的行删除。例如：

# 填充缺失值为 0
df.fillna(0, inplace=True)

# 删除包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

你可以根据实际情况选择其中一种方法来处理缺失值，然后再运行 `sm.tsa.seasonal_decompose()` 函数。

相关问题

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-8-3dc87226ee52> in <module>() 1 plt.figure(figsize=[15,7]) ----> 2 sm.tsa.seasonal_decompose(df.value).plot() 3 seasonal_decompose(price_df['price'], model='additive', extrapolate_trend='freq', period=3) 4 5 print("Dickey–Fuller test: p=%f" % sm.tsa.stattools.adfuller(df.value)[1]) F:\anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\seasonal.py in seasonal_decompose(x, model, filt, freq, two_sided, extrapolate_trend) 114 115 if not np.all(np.isfinite(x)): --> 116 raise ValueError("This function does not handle missing values") 117 if model.startswith('m'): 118 if np.any(x <= 0): ValueError: This function does not handle missing values <Figure size 1080x504 with 0 Axes>

这段代码的错误提示是“这个函数不处理缺失值”，因此你需要检查一下你的数据是否有缺失值。可以使用 pandas 库中的 `isnull()` 和 `sum()` 方法来检查缺失值的数量。

例如，如果你的数据是一个 DataFrame，你可以使用下面的代码检查缺失值的数量：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 检查缺失值的数量
print(df.isnull().sum())

如果有缺失值，你需要在处理数据之前先填充或删除缺失值。你可以使用 `fillna()` 方法来填充缺失值，使用 `dropna()` 方法来删除缺失值。

例如，如果你想删除含有缺失值的行，可以使用下面的代码：

df.dropna(inplace=True)

在删除缺失值之后，你可以再次运行原来的代码，应该就不会出现错误了。

时间序列分析python代码

当涉及时间序列分析时，Python中有几个常用的库和模块可以使用。以下是一个基本的时间序列分析的Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')

# 可视化数据
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data)
plt.title('Time Series Data')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

# 分解时间序列
result = seasonal_decompose(data, model='additive', period=12)

# 可视化分解后的时间序列
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.subplot(411)
plt.plot(data, label='Original')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(412)
plt.plot(result.trend, label='Trend')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(413)
plt.plot(result.seasonal, label='Seasonality')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(414)
plt.plot(result.resid, label='Residuals')
plt.legend(loc='best')
plt.tight_layout()
plt.show()

# 构建ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()

# 预测未来值
future_values = model_fit.predict(start=data.index[-1], end=data.index[-1] + pd.DateOffset(months=12))

# 可视化预测结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data, label='Actual')
plt.plot(future_values, label='Forecast')
plt.title('Time Series Forecast')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

在上述代码中，我们首先导入了所需的库和模块，然后读取时间序列数据集。接下来，我们可视化了原始时间序列数据，以及对其进行了季节性分解，分别展示了趋势、季节性和残差。然后，我们构建了一个ARIMA模型，并使用该模型进行了未来值的预测，并将预测结果与实际值进行了可视化比较。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的时间序列分析可能涉及更复杂的数据处理和模型调参过程。具体的分析方法和代码实现可能因不同的情况而有所不同。