如何将存储在数组中的代表时间的字符串转换为适合于arima模型的数据

在使用ARIMA模型进行时间序列预测之前，需要将数据转换为适合模型的形式。对于存储在数组中的代表时间的字符串，可以按照以下步骤进行转换：

1. 将时间字符串转换为Python的datetime对象。可以使用`datetime.strptime()`函数将字符串格式的时间数据转换为datetime对象，例如：

   from datetime import datetime
   
   time_str = '2021-01-01'
   time = datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%d')

对于存储在数组中的时间字符串，需要对每个时间字符串进行此操作并将结果存储在新的一列中。

2. 将时间转换为时间戳。时间戳是指从1970年1月1日00:00:00以来的秒数。可以使用Python的time库将datetime对象转换为时间戳，例如：

   import time
   
   timestamp = int(time.mktime(time.timetuple(time)))

对于存储在数组中的时间数据，需要对每个datetime对象进行此操作并将结果存储在新的一列中。

3. 将时间戳作为索引创建时间序列数据。时间序列数据是一系列按时间顺序排列的数值数据。可以使用Python的pandas库将时间戳作为索引创建时间序列数据，例如：

   import pandas as pd
   
   sales = [10, 20, 30, 40, 50]
   timestamps = [1609459200, 1609545600, 1609632000, 1609718400, 1609804800]
   sales_ts = pd.Series(sales, index=pd.to_datetime(timestamps, unit='s'))

对于存储在数组中的时间数据和销量数据，需要对每个时间戳和销量值进行此操作并将结果存储在新的一列中。

4. 将时间序列数据进行差分。差分是指将时间序列数据中的每个值减去它前面的值得到的结果。这个操作可以使时间序列数据变得平稳，有助于ARIMA模型的建立和预测。可以使用pandas库的`diff()`函数进行差分操作，例如：

   sales_diff = sales_ts.diff()

注意，进行差分操作会使时间序列数据的第一个值变成NaN，需要将其删除。

5. 检查差分后的时间序列数据是否平稳。可以使用pandas库的`plot()`函数绘制时间序列数据的折线图，并观察其是否具有稳定的均值和方差。

完成以上步骤后，就可以将转换后的时间序列数据用于ARIMA模型的建立和预测了。