python - Python中的时间序列分解函数

Question

时间序列分解是一种将时间序列数据集分成三个(或更多)组件的方法。例如:

x(t) = s(t) + m(t) + e(t)

在哪里

t is the time coordinate
x is the data
s is the seasonal component
e is the random error term
m is the trend

在 R 中，我会执行 decompose 的功能和 stl .我将如何在 python 中执行此操作？

Answer 1

我遇到了类似的问题，正在努力寻找最佳的前进道路。尝试将您的数据移动到 Pandas DataFrame 然后调用 StatsModels tsa.seasonal_decompose。见 following example :

import statsmodels.api as sm

dta = sm.datasets.co2.load_pandas().data
# deal with missing values. see issue
dta.co2.interpolate(inplace=True)

res = sm.tsa.seasonal_decompose(dta.co2)
resplot = res.plot()

然后您可以从以下位置恢复分解的各个组件:

res.resid
res.seasonal
res.trend

我希望这会有所帮助!