python实现STL时间序列分析

实现STL时间序列分析可以使用Python的statsmodels库。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import STL

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 应用STL分解
stl = STL(data)
res = stl.fit()

# 获取趋势、季节性和残差
trend = res.trend
seasonal = res.seasonal
residual = res.resid

# 可视化分解结果
res.plot()

在这个例子中，我们将时间序列数据加载到一个Pandas DataFrame中，然后使用statsmodels的STL函数对其进行分解。分解后，我们可以获取趋势、季节性和残差，并将其可视化以进一步分析数据。

相关问题

STL时间序列分析代码

以下是一个基于STL（季节性趋势分解）的时间序列分析的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.seasonal import STL

# 读取数据
data = pd.read_csv('time_series_data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

# 进行STL分解
stl = STL(data, seasonal=13)
res = stl.fit()

# 获取分解后的结果
trend = res.trend
seasonal = res.seasonal
residual = res.resid

# 可以通过以下代码查看分解后的趋势、季节性和残差：
import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(4, 1, figsize=(12, 12))
axes[0].plot(data)
axes[0].set_title('Original Data')
axes[1].plot(trend)
axes[1].set_title('Trend')
axes[2].plot(seasonal)
axes[2].set_title('Seasonal')
axes[3].plot(residual)
axes[3].set_title('Residual')

需要注意的是，代码中的参数`seasonal`指定了季节性周期的长度，这里设置为13，表示数据中存在13个月的季节性变化。根据不同的数据集，需要根据实际情况来调整这个参数。

用python实现二手房历史数据时间序列分析

在Python中，对二手房历史数据进行时间序列分析，通常需要几个步骤：

1. **数据获取**：首先，你需要从可靠的来源获取二手房的历史价格数据，这可能是公开的数据平台、API或者CSV文件等。Pandas库提供了一套强大的数据处理工具，用于读取和清洗数据。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('house_prices.csv')

2. **数据预处理**：确保数据的质量，比如检查缺失值、异常值，并将日期转换为适合时间序列分析的格式。

data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data.set_index('date', inplace=True)

3. **数据探索**：使用描述性统计和可视化工具（如matplotlib或seaborn）查看价格趋势和其他相关变量的变化。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
data['price'].plot()

4. **数据转换**：如果数据是非平稳的，可能需要进行差分、对数变换等操作使其变得稳定。

5. **模型选择**：常用的时间序列分析方法有ARIMA、季节性分解（STL）、自回归移动平均（ARMA）、指数平滑法（SARIMA）等。你可以尝试这些模型并选择最合适的。

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
model = ARIMA(data['price'], order=(1, 1, 0))  # 示例模型参数
model_fit = model.fit(disp=0)

6. **模型评估**：通过残差分析（例如ADF检验）评估模型性能，以及预测未来的房价走势。

7. **预测与可视化**：最后，可以使用训练好的模型对未来的价格进行预测，并将结果与实际数据对比。

forecast = model_fit.forecast(steps=12)  # 预测未来12个月
plt.plot(data['price'], label='Historical Price')
plt.plot(forecast[0], color='r', label='Predicted Price')
plt.legend()