时间序列预测python导入什么模块

在Python中进行时间序列预测，你可以使用一些专门处理此类数据并提供机器学习和统计模型的库。常用的有：

1. **pandas**: 这是一个数据分析的基础库，用于数据清洗、整理和基本操作，对于时间序列数据，你可以用`pd.DataFrame`来存储。

2. **NumPy**: 提供高效的数组计算功能，常与pandas结合使用。

3. **matplotlib** 或 **seaborn**: 可视化工具，用于绘制时间序列图表以便分析和展示结果。

4. **statsmodels**: 提供了统计建模工具，包括ARIMA（自回归积分滑动平均模型）、Seasonal ARIMA (SARIMA) 等常用的时间序列模型。

5. **Prophet** (Facebook开源): 专为线性趋势和季节性变化设计的预测库，非常适合业务场景。

6. **scikit-learn**: 虽然不是专门为时间序列设计的，但它包含了多种回归算法，如线性回归、随机森林等，可以用于拟合时间序列。

7. **TensorFlow** 和 **Keras**: 如果需要深度学习模型，如LSTM或GRU，这两个库会非常有用。

8. **PyFlux**: 一款基于概率图模型的概率状态空间模型库，适用于复杂的时间序列分析。

在开始预测之前，记得先安装这些库，例如使用pip命令：

pip install pandas numpy matplotlib scikit-learn fbprophet tensorflow keras pyflux