python时间序列分析

环境配置

python推荐直接装Anaconda，它集成了许多科学计算包，有一些包自己手动去装还是挺费劲的。statsmodels需要自己去安装，这里我推荐使用0.6的稳定版，0.7及其以上的版本能在github上找到，该版本在安装时会用C编译好，所以修改底层的一些代码将不会起作用。

时间序列分析

1.基本模型

自回归移动平均模型(ARMA(p，q))是时间序列中最为重要的模型之一，它主要由两部分组成： AR代表p阶自回归过程，MA代表q阶移动平均过程，其公式如下：
　　在时间序列中，ARIMA模型是在ARMA模型的基础上多了差分的操作。

2.pandas时间序列操作

大熊猫真的很可爱，这里简单介绍一下它在时间序列上的可爱之处。和许多时间序列分析一样，本文同样使用航空乘客数据（AirPassengers.csv）作为样例。

数据读取：

# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pdfrom datetime import datetimeimport matplotlib.pylab as plt
# 读取数据，pd.read_csv默认生成DataFrame对象，需将其转换成Series对象df = pd.read_csv('AirPassengers.csv', encoding='utf-8', index_col='date')df.index = pd.to_datetime(df.index)  # 将字符串索引转换成时间索引ts = df['x']  # 生成pd.Series对象# 查看数据格式ts.head()ts.head().index

查看某日的值既可以使用字符串作为索引，又可以直接使用时间对象作为索引

ts['1949-01-01']
ts[datetime(1949,1,1)]

两者的返回值都是第一个序列值：112

如果要查看某一年的数据，pandas也能非常方便的实现

ts['1949']

切片操作：

ts['1949-1' : '1949-6']

注意时间索引的切片操作起点和尾部都是包含的，这点与数值索引有所不同

pandas还有很多方便的时间序列函数，在后面的实际应用中在进行说明。