【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】3.7 用NumPy进行时间序列分析

3.7 用NumPy进行时间序列分析

目录

内容大纲

1. 基本概念
   • 什么是时间序列
   • 时间序列的特性
   • 时间序列分析的目标
   • 时间序列的常见类型
2. 使用NumPy处理时间序列数据的方法
   • 时间序列数据的加载与预处理
   • NumPy数组的操作与应用
   • 时间序列的平滑处理
   • 时间序列的差异处理
   • 时间序列的滞后处理
3. 时间序列分析的实际应用案例
   • 股票价格预测
   • 天气预报
   • 销售预测
   • 交通流量预测
4. 代码实现
   • 详细原理
   • 源码注释

3.7.1 基本概念

3.7.1.1 什么是时间序列

时间序列是一系列按时间顺序排列的数据点。这些数据点通常表示某一特定时间点或时间间隔的观测值。时间序列在许多领域都有广泛的应用，如金融、气象、医疗、交通等。

3.7.1.2 时间序列的特性

时间序列数据具有以下特性：

• 时间顺序性：数据点按时间顺序排列。
• 季节性：在固定的时间周期内观察到的规律性变化。
• 趋势性：数据点随时间的长期变化趋势。
• 随机波动性：数据点中的随机噪声或波动。

3.7.1.3 时间序列分析的目标

时间序列分析的目标通常包括：

• 预测：对未来的时间点进行预测。
• 趋势分析：识别和描述数据中的长期趋势。
• 季节性分析：识别和描述数据中的周期性变化。
• 异常检测：检测数据中的异常点或突变。

3.7.1.4 时间序列的常见类型

• 均匀时间序列：数据点的时间间隔是固定的。
• 非均匀时间序列：数据点的时间间隔不固定。
• 连续时间序列：数据点是连续的观测值。
• 离散时间序列：数据点是离散的观测值。

3.7.2 使用NumPy处理时间序列数据的方法

3.7.2.1 时间序列数据的加载与预处理

时间序列数据通常以CSV文件或其他文本文件的形式存储。使用NumPy加载和预处理这些数据是基础步骤。

import numpy as np
import pandas as pd

# 加载CSV文件
data = pd.read_csv('time_series_data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')  # 读取CSV文件，并将日期列解析为日期类型，设置为索引

# 转换为NumPy数组
time_series = data['value'].values  # 将特定列转换为NumPy数组

# 查看数据
print(time_series)

- `pd.read_csv`：读取CSV文件，并将日期列解析为日期类型，设置为索引。
- `data['value'].values`：将特定列转换为NumPy数组。

3.7.2.2 NumPy数组的操作与应用

NumPy数组提供了高效的数值计算能力，可以方便地进行时间序列数据的处理。

# 生成一个示例时间序列数据
np.random.seed(42)
time_series = np.random.randn(100)  # 生成100个正态分布的随机数

# 查看前10个数据点
print(time_series[:10])

# 计算时间序列的均值
mean = np.m