Pandas平滑法时序数据
时间数据分析在各行各业中扮演着至关重要的角色。从金融领域的股票价格预测到销售数据的趋势分析，时间序列数据的预测和分析对于决策制定至关重要。而指数平滑法是一种简单而有效的时间序列预测方法，能够快速地捕捉数据的趋势和季节性变化。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的Pandas库来实现指数平滑法进行时序数据预测分析，并探讨其在实际项目中的应用与部署。 ## 什么是指数平滑法？ 指数平滑...
Pandas之九时序数据
有时要处理不同时间的数据，比如对其按日、月、年进行分析。Pandas提供了便捷的方法做这类分析，常用的方法有重新采样、时区设置、周期转换等。重新采样：使用resample方法对原始数据以某个新的频率进行采样，再进行聚合运算。时区设置：默认生成的时间不带时区（naive），可应对其进行时区设置(tz_localize)与转换(tz_convert)。周期转换：可以将某个时点的数据，用to_peri....
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