Pandas时间序列分析实战教程：从时间序列分解到预测模型，掌握时间维度分析

# 1. Pandas时间序列分析简介

时间序列分析是数据科学领域中一个重要的分支，它涉及到分析和预测随时间变化的数据。Pandas是Python中一个强大的数据分析库，它提供了丰富的工具来处理和分析时间序列数据。

在本章中，我们将介绍Pandas时间序列分析的基础知识，包括：

- 时间序列的概念和类型
- Pandas中处理时间序列数据的工具
- 时间序列分析的常见应用

# 2. 时间序列分解与特征提取

时间序列分解和特征提取是时间序列分析的重要步骤，有助于理解数据中的模式并提取有用的信息。

### 2.1 时间序列分解方法

时间序列分解将原始时间序列分解为多个分量，包括趋势、季节性和残差。这有助于识别数据中的长期趋势、周期性模式和随机波动。

#### 2.1.1 移动平均

移动平均是一种简单的时间序列分解方法，它通过计算数据点的一组连续平均值来平滑数据。移动平均窗口的大小由用户指定，窗口越大，平滑程度越高。

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.statespace. sarimax import SARIMAX

# 创建一个时间序列
ts = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 计算 3 期移动平均
ma = ts.rolling(3).mean()

# 绘制原始时间序列和移动平均
plt.plot(ts, label='Original')
plt.plot(ma, label='3-period MA')
plt.legend()
plt.show()

#### 2.1.2 指数平滑

指数平滑是一种加权平均方法，它赋予最近的数据点更高的权重。这有助于平滑数据，同时保持对趋势和季节性变化的敏感性。

# 创建一个时间序列
ts = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 计算指数平滑（α=0.5）
ewm = ts.ewm(alpha=0.5).mean()

# 绘制原始时间序列和指数平滑
plt.plot(ts, label='Original')
plt.plot(ewm, label='Exponential Smoothing (α=0.5)')
plt.legend()
plt.show()

#### 2.1.3 Holt-Winters分解

Holt-Winters分解是一种更复杂的时间序列分解方法，它考虑了趋势、季节性和残差。它使用三个平滑参数：α（趋势平滑因子）、β（季节性平滑因子）和γ（残差平滑因子）。

# 创建一个时间序列
ts = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 执行 Holt-Winters 分解（α=0.5, β=0.2, γ=0.1）
decomposition = seasonal_decompose(ts, model='additive', period=3)

# 绘制原始时间序列和分解后的分量
plt.plot(ts, label='Original')
plt.plot(decomposition.trend, label='Trend')
plt.plot(decomposition.seasonal, label='Seasonal')
plt.plot(decomposition.resid, label='Residual')
plt.legend()
plt.show()

### 2.2 时间序列特征提取

时间序列特征提取涉及从分解后的时间序列中提取有用的统计信息。这