基于python的时间序列分析

Python提供了很多强大的时间序列分析工具，其中最常用的是pandas和statsmodels库。

pandas库提供了一个DataFrame对象，可以方便地存储和操作时间序列数据，并且提供了很多常用的时间序列函数，例如resample()函数可以对时间序列进行重采样，shift()函数可以对时间序列进行滞后或超前操作，rolling()函数可以对时间序列进行滚动窗口计算。

statsmodels库提供了很多经典的时间序列分析方法，例如ARIMA模型、VAR模型、卡尔曼滤波器等。这些方法可以用于预测未来的时间序列值、分析时间序列的周期性和趋势性等问题。

此外，还有一些其他的Python库也可以用于时间序列分析，例如numpy、matplotlib等。总之，Python是一个非常适合进行时间序列分析的编程语言。