python 季节差分

季节差分是指将时间序列数据按照季节性进行分组，然后计算每个季节之间的差异。在 Python 中，可以使用 Pandas 库来进行季节差分的计算。

首先，需要将时间序列数据转换成 Pandas 中的时间序列格式，可以使用以下代码将数据读入并转换：

import pandas as pd

# 读入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期转换为 Pandas 中的时间序列格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

接下来，可以使用 `resample()` 方法按照季度对数据进行分组，然后使用 `diff()` 方法计算季节差分：

# 按照季度对数据进行分组
seasonal_data = df.resample('Q').mean()

# 计算季节差分
seasonal_diff = seasonal_data.diff(periods=1)

其中，`'Q'` 表示按照季度进行分组，`periods=1` 表示计算相邻两个季度之间的差分。计算完成后，`seasonal_diff` 中就存储了每个季度之间的差异。