Pandas（Python库）：时间序列数据处理

Pandas（Python库）：时间序列数据处理

时间序列数据基础

时间序列数据的定义

时间序列数据是指在一系列时间点上收集的数据点，这些数据点通常按照时间顺序排列。在金融、经济、气象学、生物学等领域，时间序列数据极为常见，例如股票价格、气温变化、心率监测等。时间序列分析旨在从这些数据中发现模式、趋势和周期性，从而进行预测或决策支持。

时间序列数据的类型

时间序列数据可以分为以下几种类型：

1. 确定性时间序列：数据的变化遵循明确的数学规则，如线性增长或周期性变化。
2. 随机时间序列：数据的变化受到随机因素的影响，没有明确的数学规则可循。
3. 平稳时间序列：数据的统计特性（如均值、方差）不随时间变化。
4. 非平稳时间序列：数据的统计特性随时间变化，可能需要通过差分等方法转化