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python如何做时间序列

python 搞java代码 3周前 (05-24) 2次浏览 已收录 0个评论

python做时间序列的方法:首先导入需要的工具包,输入“data.plot()”,“plt().show()”命令绘制时序图;然后由acf,pacf判断模型参数即可。

采用python进行简易的时间序列预测流程

时间序列可视化——>序列平稳——>acf,pacf寻找最优参——>建立模型——>模型检验——>模型预测

涉及到的工具包如下:

# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from random import randrange
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.api import tsa原始数据

[email protected]#com搞(%代@[email protected]

时间序列是与时间相关的一组数据,这里的数据主要是生成的模拟数据,仅是为了练习一下处理【时间序列】的流程。

def generate_data(start_date, end_date):
    df = pd.DataFrame([300 + i * 30 + randrange(50) for i in range(31)], columns=['income'],
                      index=pd.date_range(start_date, end_date, freq='D'))
 
    return df
 
 
data = generate_data('20170601', '20170701')
# 这里要将数据类型转换为‘float64’
data['income'] = data['income'].astype('float64')

 

数据可视化

这里主要是观察数据是否是平稳序列,如果不是则要进行处理转换为平稳序列1

# 绘制时序图

data.plot()
plt.show()

# 绘制自相关图

plot_acf(data).show()

 

从时序图中可以看出这组序列存在明显的增长趋势。不是平稳序列

 

 

acf图呈现出三角对称趋势,进一步说明这组时间序列是一组单调趋势的非平稳序列。

差分–转换为平稳序列

# 差分运算

# 默认1阶差分

data_diff = data.diff()

 

# 差分后需要排空,

data_diff = data_diff.dropna()

data_diff.plot()
plt.show()

 

 

可以看到在1阶差分后序列已经转换为平稳序列。

由acf,pacf判断模型参数

plot_acf(data_diff).show()
plot_pacf(data_diff).show()

 

这里选用ARIMA模型,参数为(1, 1, 1)

模型训练

arima = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
result = arima.fit(disp=False)
print(result.aic, result.bic, result.hqic)
 
plt.plot(data_diff)
plt.plot(result.fittedvalues, color='red')
plt.title('ARIMA RSS: %.4f' % sum(result.fittedvalues - data_diff['income']) ** 2)
plt.show()

 

 

模型检验

这里选择了 ‘Ljung-Box检验’,

# ARIMA   Ljung-Box检验 —–模型显著性检验,Prod> 0.05,说明该模型适合样本

resid = result.resid
r, q, p = tsa.acf(resid.values.squeeze(), qstat=True)
print(len(r), len(q), len(p))
test_data = np.c_[range(1, 30), r[1:], q, p]
table = pd.DataFrame(test_data, columns=['lag', 'AC', 'Q', 'Prob(>Q)'])
print(table.set_index('lag'))

 

检验的结果就是看最后一列前十二行的检验概率(一般观察滞后1~12阶),如果检验概率小于给定的显著性水平,比如0.05、0.10等就拒绝原假设,其原假设是相关系数为零。就结果来看,如果取显著性水平为0.05,那么相关系数与零没有显著差异,即为白噪声序列。

 

 

模型预测

# 模型预测

pred = result.predict('20170701', '20170710', typ='levels')
print(pred)
x = pd.date_range('20170601', '20170705')
plt.plot(x[:31], data['income'])
# lenth = len()
plt.plot(pred)
plt.show()
print('end')

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来源:搞代码网:原文地址:https://www.gaodaima.com


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