数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03（下）
5. 方法4——简单指数平滑法简单指数平滑法与加权移动平均法类似，但权重随着观测值从早期到晚期的变化呈指数级下降，最小的权重和最早的观测值相关from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing, SimpleExpSmoothing, Holt y_hat_avg = test.copy() fit2 = SimpleExpSmoothing....
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03（上）
1. 时间序列数据1. 1 时间序列概述百科中关于时间序列的描述为：时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式时间序列的构成要素：构成要素：长期趋势，季节变动，循环变动，不规则变动。....
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02（下）
3.6 相互转换时间戳与时期之间的转换时间戳转时间段# 时间戳与时期之间的转换：pd.to_period()、pd.to_timestamp() # 每月最后一日，转化为每月 rng = pd.date_range('2020/1/1', periods = 3, freq = 'M') ts1 = pd.Series(np.arange(len(rng)), index = rng) prin....
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02（上）
Pandas时间序列数据处理1.好用的Python库见系列博客12.Pandas历史见系列博客13.时序数据处理见系列博客1本文部分内容来源为：joyful-pandas3.1 时序中的基本对象见系列博客13.2 python中的datetime模块见系列博客13.3. 时间戳（Date times）的构造与属性见系列博客13.4. 时间差（Timedelta）的构造与属性概念单元素类型数组类型....
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01（下）
时间序列夹杂其他格式errors参数：# 当一组时间序列中夹杂其他格式数据，可用errors参数返回 # errors = 'ignore':不可解析时返回原始输入，这里就是直接生成一般数组 date1 = ['2020-2-1','2020-2-2','2020-2-3','hello world!','2020-2-5','2020-2-6'] t1 = pd.to_datetime(dat....
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01（上）
Pandas时间序列数据处理1.好用的Python库Python很强大，有很多的好用的库：2.Pandas历史本文主要介绍Pandas库，Pandas在数据科学中十分常用，Pandas的位置如下：Pandas诞生于2008年，它的开发者是Wes McKinney，一个量化金融分析工程师。因为疲于应付繁杂的财务数据，Wes McKinney便自学Python，并开发了Pandas。2009年底，开....
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