时间序列分析 | Python实现时间序列统计分析与建模
时间序列分析 | Python实现时间序列统计分析与建模
目录
- 时间序列分析 | Python实现时间序列统计分析与建模
- 基本介绍
- 数据准备
- 程序设计
- 学习总结
- 参考资料
基本介绍
本文介绍时间序列Python基本操作、统计分析、时间序列分解与随机游走、统计建模分析。
数据准备
- Google Stocks Data：提供了长达十三年的股票数据。时间粒度精确到天，提供了每个股票每天的最高价，最低价格以及开盘价格等信息。
- Humidity in different world cities：提供了世界各地各个城市的大气湿度信息，时间粒度为分钟。
程序设计
# 读取数据
# 在使用pd.read_csv读取时间序列时，可以设置两个参数。使用parse_dates参数可以把指定的列从文本类型转化为Pandas内置时间类型，使用index_col可以把指定的列转化为数据集的索引。google 时间序列分析 | Python实现时间序列统计分析与建模相关推荐
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