时间序列 如何提取节假日与普通日子对商品的需求量分类，用python实现

时间序列可以通过统计每个时间段的商品需求量来进行分类。其中，节假日与普通日期可以通过日历模块来获取、标记并对商品需求量进行分类。以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

# 数据处理
data = pd.read_csv('data.csv')
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d')
data = data.set_index('date')

# 获取所有节假日的日期
holidays = [
    datetime.datetime(2022, 1, 1),
    datetime.datetime(2022, 2, 1),
    datetime.datetime(2022, 2, 11),
    datetime.datetime(2022, 4, 4),
    datetime.datetime(2022, 4, 5),
    datetime.datetime(2022, 6, 14),
    datetime.datetime(2022, 9, 21),
    datetime.datetime(2022, 10, 1),
    datetime.datetime(2022, 10, 2),
    datetime.datetime(2022, 10, 3),
]

# 对日期进行标记并分类
data['is_holiday'] = np.where(data.index.isin(holidays), True, False)
data['demand_type'] = np.where(data['is_holiday'], 'holiday', 'normal')

以上是一个简单的用 Python 处理时间序列的示例代码，具体的需求分类方式需要根据你实际的业务场景决定。