【基础】Python时间序列数据分析入门

# 1. Python时间序列数据分析概述**

时间序列数据分析是一种用于处理和分析随时间变化的数据的技术。它在金融、医疗保健和制造业等各个行业都有广泛的应用。

时间序列数据具有以下特点：

- **时序性：**数据点按时间顺序排列。
- **相关性：**相邻数据点之间存在相关性。
- **趋势性：**数据可能存在长期趋势或季节性模式。

时间序列数据分析的目标是：

- 识别数据中的模式和趋势。
- 预测未来值。
- 检测异常和异常值。

# 2. 时间序列数据处理与预处理**

**2.1 数据获取与清洗**

**2.1.1 数据源介绍**

时间序列数据可以从各种来源获取，包括：

* **传感器和设备：** IoT 设备、工业传感器和医疗设备会生成大量时间序列数据。
* **数据库：** 关系数据库和时间序列数据库（如 InfluxDB、TimescaleDB）存储着历史数据和时间戳信息。
* **API 和 Web 服务：** 许多公司和组织提供 API 和 Web 服务来访问他们的时间序列数据。
* **文本文件和 CSV 文件：** 历史数据可以存储在文本文件或 CSV 文件中，其中每一行代表一个时间点的数据点。

**2.1.2 数据清洗技术**

数据清洗是时间序列数据分析中的关键步骤，涉及以下技术：

* **缺失值处理：** 缺失值可以用平均值、中位数或插值等方法填补。
* **异常值检测：** 异常值可以通过统计方法（如 Z 分数）或机器学习算法来检测和删除。
* **平滑：** 平滑技术（如移动平均或指数平滑）可以消除噪声和趋势，使数据更易于分析。
* **标准化：** 标准化将数据转换为具有相同均值和方差的分布，便于比较和建模。

**2.2 数据转换与特征工程**

**2.2.1 时间序列分解**

时间序列分解将原始时间序列分解为多个分量：

* **趋势：** 随着时间的推移而缓慢变化的长期趋势。
* **季节性：** 在特定时间间隔（如每周或每年）重复出现的模式。
* **残差：** 趋势和季节性之外的随机波动。

分解技术包括：

* **加性分解：** `原始时间序列 = 趋势 + 季节性 + 残差`
* **乘性分解：** `原始时间序列 = 趋势 * 季节性 * 残差`

**2.2.2 特征提取与选择**

特征提取和选择是识别对预测有用的时间序列特征的过程。常见技术包括：

* **统计特征：** 均值、方差、峰值、谷值等统计量。
* **时域特征：** 自相关函数、互相关函数、谱密度等。
* **频域特征：** 傅里叶变换、小波变换等。

特征选择算法（如 L1 正则化或树形模型）可以帮助识别最重要的特征并减少过拟合。

**代码示例：**

import pandas as pd
import numpy as np

# 数据获取
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='timestamp')

# 数据清洗
df = df.dropna()  # 丢弃缺失值
df =