Python StatsForecast库：时间序列预测

最新推荐文章于 2025-08-20 09:55:23 发布

原创

最新推荐文章于 2025-08-20 09:55:23 发布 · 1.3k 阅读

17 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #开发语言

更多Python学习内容：ipengtao.com

时间序列预测在金融市场分析、库存管理、能源需求预测等领域具有重要意义。选择一个合适的工具来进行时间序列预测，可以显著提升预测的准确性和效率。Python的StatsForecast库提供了一套全面的工具，专门用于高效的时间序列分析和预测。本文将详细介绍StatsForecast库的功能、安装与配置、基本和高级用法，以及如何在实际项目中应用它。

StatsForecast库简介

StatsForecast是由Nixtla团队开发的一个开源Python库，旨在提供高效且易用的时间序列预测解决方案。该库集成了多种常用的时间序列模型，包括经典的统计模型和现代的机器学习模型。StatsForecast专为大规模时间序列预测设计，能够快速处理大量数据，同时保持较高的预测精度。

安装与配置

安装StatsForecast

使用pip可以轻松安装StatsForecast库：

pip install statsforecast

配置

安装完成后，可以通过导入库来验证StatsForecast是否安装成功：

import statsforecast as sf
print("StatsForecast库已成功安装！")

StatsForecast库的核心功能

多种时间序列模型：包括ARIMA、ETS、Theta、Prophet等模型，适用于不同类型的时间序列数据。
批量预测：支持对多个时间序列同时进行预测，适合大规模数据处理。
模型自动选择：提供模型自动选择功能，可以在多种模型中自动选择最佳模型进行预测。
并行计算：支持并行处理，显著提升大规模时间序列预测的效率。
结果可视化：集成了预测结果的可视化工具，帮助用户直观地理解和分析预测结果。

基本使用示例

加载时间序列数据

首先，需要加载时间序列数据。StatsForecast可以处理多种格式的数据，包括Pandas DataFrame、NumPy数组等：

import pandas as pd

# 创建一个简单的时间序列数据集
data = pd.DataFrame({
    'ds':

最低0.47元/天解锁文章