Python时间序列分析代码示例

在Python中，对于时间序列分析，我们常常使用pandas库和statsmodels库。这里是一个简单的例子，展示如何使用这两个库对数据进行基本的时间序列操作和模型拟合：

# 导入所需库
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 加载示例数据（假设数据在一个CSV文件中）
data = pd.read_csv('time_series_data.csv', parse_dates=['date_column'], index_col='date_column')

# 数据预处理（填充缺失值、检查季节性等）
data.fillna(method='ffill', inplace=True)  # 使用前一个值填充缺失值

# 创建一个时间序列对象
ts = data['target_column']

# 拟合ARIMA模型 (在这里选择合适的p,d,q参数)
model = ARIMA(ts, order=(5,1,0))  # (p,d,q)分别为自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数
model_fit = model.fit()

# 模型诊断
print(model_fit.summary())

# 预测未来几期
forecast = model_fit.forecast(steps=10)

# 输出预测结果
print(forecast)

#