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分析Python中的时间序列 - pandas格式错误 - statsmodels

如何解决《分析Python中的时间序列-pandas格式错误-statsmodels》经验,为你挑选了1个好方法。

我试图分析星星的数据.我有明星的时间序列,我想预测他们属于哪个班级(4种不同类型).我有那些明星的时间序列,我想通过去季节化,频率分析和其他可能相关的研究来分析这些时间序列.

对象time_series是一个熊猫DataFrame,包括10列:time_points_b,light_points_b(b代表蓝色)等等......

我首先要研究蓝灯时间序列.

import statsmodels.api as sm;
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pd.options.display.mpl_style = 'default'
%matplotlib inline

def star_key(slab_id, star_id_b):
    return str(slab_id) + '_' + str(star_id_b)

raw_time_series = pd.read_csv("data/public/train_varlength_features.csv.gz", index_col=0, compression='gzip')
time_series = raw_time_series.applymap(csv_array_to_float)


time_points = np.array(time_series.loc[star_key(patch_id, star_id_b)]['time_points_b'])
light_points = np.array(time_series.loc[star_key(patch_id, star_id_b)]['light_points_b'])
error_points = np.array(time_series.loc[star_key(patch_id, star_id_b)]['error_points_b'])

light_data = pd.DataFrame({'time':time_points[:], 'light':light_points[:]})
residuals = sm.tsa.seasonal_decompose(light_data);

light_plt = residuals.plot()
light_plt.set_size_inches(10, 5)
light_plt.tight_layout()

当我应用seasonal_decompose方法时,此代码给出了属性错误:AttributeError:'Int64Index'对象没有属性'inferred_freq'



1> Randy..:

seasonal_decompose()期待DateTimeIndex您的DataFrame.这是一个例子:

在此输入图像描述


这个"seasonal_decompose"函数的文档在哪里?你怎么知道它期待一个DateTimeIndex?我试图在网上找到它,但不能,只是微小的使用示例.我希望看到这个函数期望/产生的输入和输出.谢谢!
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