pandas處理時序資料容易出錯，經過多次摸索之後總結如下：
#先讀取資料
data=pd.read_csv(fs, header=none, sep=';',index_col=false,encoding='utf16',engine='python',skiprows=1,names=["time","values"]) #跳過一行，同時設定列名為time和values
data.set_index(["time"], inplace =true) #設定time列為index
data.index=pd.datetimeindex(data.index) #轉換index為時間引數
low= pd.datetime(2019, 12, 24, 0,0,0) #設定乙個時間閾值
data5=data[(data.index >=low)] #擷取時間在low之後的資料。
arima處理時序資料
一 arima原理 1.1自回歸模型ar 自回歸模型描述當前值與歷史值之間的關係，用變數自身的歷史事件資料對自身進行 自回歸模型必須滿足平穩性的要求。1 自回歸模型首先需要確定乙個階數p，表示用幾期歷史值來 當前值。p階自回歸模型的公式定義為 a 用自身資料進行 b 時序資料必須具有平穩性，均值為0...
python 時序資料分析
時序資料有四種主要的組成方式 1.trend 趨勢 可以是線性的也可以是非線性的，但可以研究其引數 2.seasonality 季度變化 可以是加法型的，也可以是乘法型的 3.noise 噪音 噪音一般都是資料中的一段，所以找到方法來減小噪音是分析過程的關鍵 4.其他 例如意外值，缺失值等等 有這四...
時序資料簡介
生活中，我們經常會接觸到需要對某些指標或者狀態按時間序列進行統計和分析的場景，典型的如 走勢 氣象變化 記憶體監控等。這些依賴於時間而變化，可以用數值來反映其變化程度的資料就叫時序資料。時序資料具有兩個關鍵的指標 監測時間和監測數值。時序資料按照其資料組織形式可以分為單值模型和多值模型兩種。單值模型...