利用python 写一段时间序列数据分解的代码
时间: 2024-04-10 15:28:21 浏览: 32
当涉及到时间序列数据分解时,一个常用的方法是使用 statsmodels 库中的 seasonal_decompose 函数。下面是一个示例代码,展示如何使用 seasonal_decompose 函数进行时间序列数据分解:
```python
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
# 创建时间序列数据
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120])
# 进行时间序列数据分解
result = seasonal_decompose(data, model='additive')
# 获取分解后的趋势、季节性和残差
trend = result.trend
seasonal = result.seasonal
residual = result.resid
# 打印分解结果
print("Trend:\n", trend)
print("Seasonal:\n", seasonal)
print("Residual:\n", residual)
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个简单的时间序列数据,然后使用 seasonal_decompose 函数对其进行分解。这里使用了 'additive' 模型,该模型假设趋势和季节性成分是线性相加的。
接下来,我们通过 result 对象获取了分解后的趋势、季节性和残差部分,并将其分别存储在 trend、seasonal 和 residual 变量中。
最后,我们打印出了分解结果。
你还可以根据实际需求选择其他模型,例如 'multiplicative' 模型,该模型假设趋势和季节性成分是相乘的关系。你可以通过调整 model 参数来选择不同的模型。
注意:在使用该代码之前,你需要确保已经安装了 pandas 和 statsmodels 库。如果还没有安装,可以使用 pip 进行安装。
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