用statsmodels对一组带有时间和值的数据进行季节性预测
时间: 2023-11-27 09:54:14 浏览: 32
可以使用statsmodels中的Seasonal Decompose函数来进行季节性分解,进而进行预测。
以下是一个简单的示例代码:
```
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')
# 进行季节性分解
decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(df['value'], model='additive', freq=12)
# 绘制分解图
fig, (ax1, ax2, ax3, ax4) = plt.subplots(4, 1, figsize=(12,8))
decomposition.observed.plot(ax=ax1)
ax1.set_ylabel('Observed')
decomposition.trend.plot(ax=ax2)
ax2.set_ylabel('Trend')
decomposition.seasonal.plot(ax=ax3)
ax3.set_ylabel('Seasonal')
decomposition.resid.plot(ax=ax4)
ax4.set_ylabel('Residual')
plt.tight_layout()
# 进行预测
forecast = decomposition.seasonal + decomposition.trend
forecast.plot()
plt.show()
```
其中,`data.csv`是包含时间和值的数据文件,`freq`参数指定季节性周期,这里设为12表示每年有12个月。在绘制分解图后,我们可以看到数据的趋势、季节性和残差。最后,我们可以将季节性和趋势相加得到预测结果,并进行展示。