seasonal_decompose函数例子
时间: 2024-05-09 21:14:55 浏览: 11
好的,以下是一个使用`seasonal_decompose`函数进行时间序列分解的例子:
```python
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
# 创建一个时间序列
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2020', end='12/31/2020', freq='D')
data = pd.Series(range(len(date_rng)), index=date_rng)
# 使用seasonal_decompose进行时间序列分解
decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(data, model='additive', period=7)
# 打印分解出来的三个部分
print(decomposition.trend)
print(decomposition.seasonal)
print(decomposition.resid)
```
上述代码将会分解出`data`这个时间序列的趋势、季节性和残差三个部分,并将它们分别打印出来。`seasonal_decompose`函数的第一个参数是要分解的时间序列,第二个参数`model`是指定分解模型,这里采用的是加法模型。第三个参数`period`是指定季节周期的长度,这里设为7表示一周。
相关问题
时间序列分解预测python
时间序列分解是一种将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差成分的方法,以便更好地理解和预测数据。在Python中,可以使用statsmodels库中的seasonal_decompose函数来进行时间序列分解。以下是一个简单的例子:
```python
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
# 进行时间序列分解
result = seasonal_decompose(data, model='additive')
# 打印分解后的结果
print(result.trend)
print(result.seasonal)
print(result.resid)
print(result.observed)
# 进行时间序列预测
forecast = result.forecast(steps=12)
print(forecast)
```
在上面的代码中,我们首先使用pandas库读取时间序列数据,然后使用seasonal_decompose函数进行时间序列分解,并打印出分解后的趋势、季节性、残差和原始数据。最后,我们使用forecast函数进行时间序列预测,并打印出预测结果。
python stl、
Python中的STL(Seasonal and Trend decomposition using Loess)是一种用于时间序列分解的方法。它将时序数据分离成趋势、周期和剩余部分。分解的结果包括趋势部分(trend)、季节性部分(seasonal)和残留部分(residuals)。使用STL可以帮助我们更好地理解和分析时间序列数据的特征和模式。
在Python中,可以使用statsmodels库的tsa模块的seasonal_decompose函数进行时间序列的STL分解。该函数可以接受一个序列作为输入,并返回分解后的趋势、周期和剩余部分的数据。可以通过设置freq参数来指定周期的长度。
以下是一个示例代码:
```python
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 100, 1)
data = 10 * np.sin(2 * x) + 10 * x + 5 * np.sin(x)
rd = sm.tsa.seasonal_decompose(data, freq=2)
rd.plot()
plt.show()
# 输出分解结果
print(rd.trend)
print(rd.seasonal)
print(rd.resid)
```
在这个示例中,我们生成了一个时间序列数据data,然后使用seasonal_decompose函数对其进行STL分解,并可视化分解结果。最后打印了分解后的趋势、周期和残留部分。
希望这个例子能够帮助你理解Python中的STL分解方法。