Python时间序列分析工具Aeon使用指南

Aeon 是一个专注于时间序列处理的开源Python库，其设计理念遵循scikit-learn的API风格，为数据科学家和研究人员提供了一套完整的时间序列分析工具。该项目保持活跃开发，截至2024年仍持续更新。

Aeon提供了以下主要功能模块：

1. 时间序列分类- 支持多种分类算法实现- 包含基于间隔、字典和距离的分类器- 提供集成学习方法
2. 时间序列回归分析- 支持各类回归模型- 提供预测区间估计- 包含模型评估工具
3. 时间序列聚类- 实现了多种聚类算法- 支持自定义距离度量- 提供聚类结果可视化
4. 预测建模- 包含多种预测模型实现- 支持单变量和多变量预测- 提供预测性能评估工具
5. 数据转换与预处理- 提供多种数据转换方法- 支持时间序列特征提取- 包含数据标准化工具

技术特点

1. API设计- 采用scikit-learn风格的API设计- 提供统一的fit/predict接口- 支持管道（Pipeline）操作
2. 可视化支持- 内置多种可视化工具- 支持时间序列数据探索- 提供聚类和分类结果展示
3. 数据兼容性- 与pandas数据结构深度集成- 支持多种数据格式输入- 需注意与pandas版本的兼容性要求

技术兼容性说明：经验证，Aeon目前仅与Pandas 1.4.0版本完全兼容。由于Pandas新版本对索引API进行了重构，可能导致与部分时间序列处理功能产生兼容性问题。

虽然在可视化方面提供了良好的基础功能，但相比Matplotlib等专业可视化库，其灵活性仍有一定限制。以下将通过具体示例，展示Aeon在各个功能模块的实际应用。

 

https://avoid.overfit.cn/post/962958df56f64b06b20befb72d74bef8