时间序列数据分析方法

最新推荐文章于 2025-07-17 17:52:11 发布

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#时间数据分析

本文介绍了如何使用Python对时间序列数据进行处理和分析。首先，通过`numpy`和`pandas`库加载数据，然后将数据转换为时间序列格式，并使用`date_range`创建日期范围。接着，提取数据的最大值、最小值和平均值，并计算滚动平均值。此外，还展示了如何绘制时间序列图以及计算不同列之间的滚动相关系数。

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
class My_data_timers_transform:
def __init__(self,input_file='data_timeseries.txt'):
self.input_file=input_file
def load_init_data(self):
self.data = np.loadtxt(self.input_file, delimiter=',')
def extract_start_end_date(self):
self.start_date = str(int(self.data[0,0])) + '-' + str(int(self.data[0,1]))
self.end_date = str(int(self.data[-1,0] + 1)) + '-' + str(int(self.data[-1,1] % 12 + 1))
return self.start_date,self.end_date
def extract_column_data_totimeseries(self,column=2):
import pandas as pd
dates = pd.date_range(self.start_date, self.end_date, freq='M')
# Convert the data into