时间序列分析的Python代码

时间序列分析是一种统计方法，用于研究数据随时间变化的趋势。在Python中，最常用的库是pandas和statsmodels，它们结合NumPy和SciPy提供了丰富的功能。这里是一个简单的例子，展示如何使用这些库进行基本的时间序列分析：

# 导入所需库
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有一个名为'data.csv'的数据集，包含日期和数值列
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期设置为索引
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data.set_index('date', inplace=True)

# 创建时间序列对象
ts = data['your_column_name']

# 分解时间序列 (趋势、季节性和残差)
result = seasonal_decompose(ts, model='additive')

# 绘制分解结果
result.plot()
plt.show()

# 可能的后续步骤还包括拟合ARIMA模型（使用statsmodels库的ARIMA函数）、自相关性(pacf)和偏自相关性(plcsf)图的绘制等。