时间序列的特征提取python

时间序列的特征提取在时间序列分析中非常重要，用来描述和表示时间序列的特征。下面是一些常用的时间序列特征提取方法的Python实现：

1. 统计特征：
- 平均值：`np.mean(series)` 或 `series.mean()`
- 方差：`np.var(series)` 或 `series.var()`
- 标准差：`np.std(series)` 或 `series.std()`
- 最大值：`np.max(series)` 或 `series.max()`
- 最小值：`np.min(series)` 或 `series.min()`
- 中位数：`np.median(series)` 或 `series.median()`
- 偏度：`stats.skew(series)`
- 峰度：`stats.kurtosis(series)`
- 百分位数：`np.percentile(series, q)`

2. 时间特征：
- 季节性：可以使用傅里叶变换或自相关函数进行计算。
- 周期性：可以使用傅里叶变换或周期性指标（如ACF、PACF）进行计算。

3. 自回归模型（AR）：
- 自相关函数（ACF）：`statsmodels.tsa.stattools.acf(series)`
- 偏自相关函数（PACF）：`statsmodels.tsa.stattools.pacf(series)`

4. 移动平均模型（MA）：
- 移动平均值：`series.rolling(window).mean()`

5. 自回归移动平均模型（ARMA）：
- 自回归移动平均值：`statsmodels.tsa.arima_model.ARMA(series, order=(p, q)).fit()`

6. 频域特征：
- 傅里叶变换：`np.fft.fft(series)`

以上是一些常用的时间序列特征提取方法，根据具体问题和数据的特点，你可以选择适合的方法进行特征提取。