admin 管理员组文章数量: 1087139
2024年3月10日发(作者：route change命令)
用Python做数据分析：时间序列分析
时间序列分析在实际应用中非常广泛，比如股票价格预测、销售预测、天
气预报、光谱分析等等。这里我们以天气预报为例，来介绍如何用Python
进行时间序列分析。
首先，我们需要搜集相关的天气数据。在这里，我们可以使用Python中
的requests库和BeautifulSoup库来爬取中国气象局的天气预报数据。
这里我们爬取了中国气象局官方网站15个城市1年的天气数据，存储到
一个csv文件中。
接下来，我们导入python的相关库，包括pandas、numpy和matplotlib，
以及时间序列分析库statsmodels，并读入我们爬取到的天气数据。
```py
import pandas as pd
import numpy as np
import as plt
from _model import ARIMA
data = _csv('')
```
在读入天气数据之后，我们可以对数据进行初步探索和清洗。例如，查看
数据的前几行和数据类型，检查是否有缺失值。
```py
print(())
print()
print(().sum())
```
接下来，我们可以将日期作为索引，并查看各项数据的分布和统计信息，
以了解天气数据中的趋势和周期性规律。
```py
data['date'] = _datetime(data['date'])
_index(['date'], inplace=True)
data['max_temperature'].plot(figsize=(16, 6))
()
```
通过绘制最高温度的折线图，我们可以观察到一些明显的趋势和周期性规
律。例如，每年夏季的最高气温都会呈现出一个明显的增长趋势，而冬季
气温则呈现出明显的周期性变化。
接下来，我们使用ARIMA模型对数据进行建模和预测。ARIMA模型是时间
序列分析领域中一种常见的建模方法，它可以非常精确地对时间序列数据
进行预测。
```py
model = ARIMA(data['max_temperature'], order=(1, 1, 0))
model_fit = (disp=0)
print(model_y())
```
通过使用ARIMA模型，我们可以得到一个精确的预测结果，并将其绘制在
图表上。这里我们将预测结果和实际数据进行了比较，可以发现预测结果
非常精准。
```py
predictions = model_t(start=1, end=364)
(data['max_temperature'], color='blue',
label='Observation')
(predictions, color='red', label='Prediction')
(loc='best')
()
```
综合来说，通过使用Python进行时间序列分析，我们可以深入了解数据
中的趋势和周期性规律，并通过ARIMA模型对数据进行建模和预测，从而
帮助我们做出更准确的预测和决策。
版权声明：本文标题：用Python做数据分析:时间序列分析 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://roclinux.cn/b/1710048782a555311.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
发表评论