季节性分解 python 代码
时间: 2023-10-12 21:21:12 浏览: 62
以下是季节性分解的Python代码:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')
# 季节性分解
result = seasonal_decompose(data, model='multiplicative')
# 绘制分解图
fig, (ax1, ax2, ax3, ax4) = plt.subplots(4, 1, figsize=(15, 10))
result.observed.plot(ax=ax1)
ax1.set_ylabel('Observed')
result.trend.plot(ax=ax2)
ax2.set_ylabel('Trend')
result.seasonal.plot(ax=ax3)
ax3.set_ylabel('Seasonal')
result.resid.plot(ax=ax4)
ax4.set_ylabel('Residual')
plt.show()
```
代码解释:
1. 导入必要的库:pandas用于数据读取和处理,matplotlib用于图形绘制,statsmodels用于季节性分解。
2. 读取数据:使用pandas的read_csv函数读取数据,并指定日期列为索引列。
3. 季节性分解:使用statsmodels的seasonal_decompose函数进行分解,指定模型为multiplicative。
4. 绘制分解图:使用matplotlib绘制四幅子图,分别表示原始数据、趋势、季节性、残差。最后调用show函数显示图形。
需要注意的是,季节性分解的结果很大程度上取决于所选定的模型。在实际应用中,需要根据数据的性质进行调整和选择,以得到更加准确的结果。