python时间序列异常值查找_Python时间序列缺失值的处理方法（日期缺失填充）

处理时间序列数据时，缺失值和异常值是常见的问题。针对缺失值，可以使用插值法或者填充法进行处理。而针对异常值，可以使用统计方法或者机器学习方法进行处理。

针对时间序列数据中的缺失值，常见的处理方法有：

1. 插值法。常用的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。这些方法的原理是根据已有的数据点，拟合出一个函数，然后在缺失值处求解函数的值。需要注意的是，插值法可能会强行拟合出一些异常值，因此需要谨慎使用。

2. 填充法。常用的填充方法包括前向填充、后向填充、平均值填充、中位数填充、众数填充等。这些方法的原理是将缺失值用已有的数据点的某种值进行填充。需要注意的是，填充法可能会引入一些偏差，因此需要选择合适的填充方法。

3. 拟合法。常用的拟合方法包括回归分析、时间序列分析、神经网络等。这些方法的原理是根据已有的数据点，拟合出一个模型，然后用模型来预测缺失值。

针对时间序列数据中的异常值，常见的处理方法有：

1. 统计方法。常用的统计方法包括箱线图、Z-score、3-sigma法等。这些方法的原理是根据数据的分布特征，判断哪些数据点是异常值，然后将其删除或者进行修正。

2. 机器学习方法。常用的机器学习方法包括聚类、分类、异常检测等。这些方法的原理是根据数据的特征，训练一个模型，然后用模型来判断哪些数据点是异常值。

需要注意的是，处理时间序列数据中的缺失值和异常值需要根据具体情况选择合适的方法，不同的方法可能会产生不同的结果。