时间序列

目录 一、时间序列是什么 二、时间序列的选取-时间字符串/at_time/between_time/asof 三、时间序列的生成-datetime/date_range(start,end,perios,freq) 四、时间序列的偏移量对照表-freq 五、时间序列的前移或后移-shift/通过Day或MonthEnd 五、时区处理-tz/tz_convert 六、时期及算术运算-period 七、频率转换-resample 一、时间序列是什么 时间序列在多个时间点观察或测量到的任何事物，很多都是固定频率出现 的，比如每15秒、每5分钟、每月。 padnas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法，基本的时间序列类型是以时间戳为索引的Series。 当创建一个带有DatetimeIndex的Series时，pandas就会知道对象是一个时间序列，用Numpy的datetime64数据以纳秒形式存储时间。 dates=[ datetime(2020,1,2),datetime(2020,1,5),datetime(2020,1,7), datetime(2020,1,8),datetime(2020,1,10),datetime(2020,1,12) ] ts=pd.Series(np.random.randn(6),index=dates) ts 2020-01-02 -0

时间序列学习笔记（三） 随机游走 假定{w t }为白噪声，均值为0，方差为σ 2 ，如果 X t = μ + X t − 1 + w t X_t=\mu+X_{t-1}+w_t X t ​ = μ + X t − 1 ​ + w t ​ 则过程{X t }称为带有漂移μ的的 随机游走（随机徘徊） ，如果X 0 固定，那么 有 X t = μ t + X 0 + ∑ t = 1 t w i X_t=\mu t+X_0+\sum^t_{t=1} w_i X t ​ = μ t + X 0 ​ + t = 1 ∑ t ​ w i ​ 因此 E ( X t ) = μ t + X 0 E(X_t)=\mu t+X_0 E ( X t ​ ) = μ t + X 0 ​ V a r ( X t ) = t σ 2 Var(X_t)=t\sigma^2 V a r ( X t ​ ) = t σ 2 随t变换的均值及方差意味着该过程是非平稳的。然而，随机游走的一阶差分 ∇ X t = X t − X t − 1 = μ + w t \nabla X_t=X_t-X_{t-1}=\mu+w_t ∇ X t ​ = X t ​ − X t − 1 ​ = μ + w t ​ 是一个纯随机过程。它是平稳的。 下图为带漂移（μ＝0.05）的随机游走（左上）及其样本自相关函数图（右上）以及原序列差分

代码 移动平均法 用公式 指数平滑法 一次，二次，三次 预测模型 看书 加权系数选择 波动不大小一些，波动大大一些 平均值为初始值 差分指数平滑法 具有季节性的时间序列预测 p179 平稳时间序列 ARMA序列自回归移动平均序列 来源： CSDN 作者： hyoer 链接： https://blog.csdn.net/weixin_44853593/article/details/104088102

在 上一篇 中，我们发现knn和线性回归一样，表现的不是特别好，来看看时间序列的表现 时间序列预测法其实是一种回归预测方法，属于定量预测，其基本原理是;一方面承认事物发展的延续性，运用过去时间序列的数据进行统计分析，推测出事物的发展趋势；另一方面充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性，为了消除随机波动的影响，利用历史数据进行统计分析，并对数据进行适当处理，进行趋势预测。 自动ARIMA ARIMA是一种非常流行的时间序列预测统计方法。ARIMA模型使用过去的值来预测未来的值。ARIMA中有三个重要参数： p(用来预测下一个值的过去值) q(用来预测未来值的过去预测误差) d(差分的顺序) ARIMA的参数优化需要大量时间。因此我们将使用自动 ARIMA，自动选择误差最小的(p,q,d)最佳组合。 顺便插一句，如果不使用自动选择误差的话，你可以通过计算数据的差分，作图然后手动选择p d q的大小，如果你对这一个方向感兴趣，可以小窗我或者底下留言，在这里不多做介绍。 #导入库 from pyramid.arima import auto_arima #按照索引排序 data = df.sort_index(ascending=True, axis=0) #划分训练集、测试集 train = data[:987] valid = data[987:] # 取出两个集合中close这列的数据

有时候我们的数据是按某个频率收集的，比如每日、每月、每15分钟，那么我们怎么产生对应频率的索引呢？pandas中的date_range可用于生成指定长度的DatetimeIndex。 我们先看一下怎么生成日期范围：pd.date_range(startdate,enddate) 1.生成指定开始日期和结束日期的时间范围： In：import pandas as pd index = pd.date_range('4/1/2019','5/1/2019') print(index) Out： DatetimeIndex(['2019-04-01', '2019-04-02', '2019-04-03', '2019-04-04', '2019-04-05', '2019-04-06', '2019-04-07', '2019-04-08', '2019-04-09', '2019-04-10', '2019-04-11', '2019-04-12', '2019-04-13', '2019-04-14', '2019-04-15', '2019-04-16', '2019-04-17', '2019-04-18', '2019-04-19', '2019-04-20', '2019-04-21', '2019-04-22', '2019-04-23', '2019-04-24',

OpenTSDB 2.0, the scalable, distributed time series database可扩展、分布式时间序列数据库 1、背景 一些老的监控系统，它常常会出现这样的问题： 1）中心化数据存储进而导致单点故障。 2）有限的存储空间。 3）数据会因为时间问题而变得不准确。 4）不易于定制图形。 5）不能扩展采集数据点到100亿级别。 6）不能扩展metrics到K级别。 7）不支持秒级别的数据。 OpenTSDB解决上面的问题： 1、它用 hbase存储所有的时序 （无须采样）来构建一个分布式、可伸缩的时间序列数据库。 2、它支持 秒级数据采集所有metrics ，支持永久存储，可以做容量规划，并很容易的接入到现有的报警系统里。 3、OpenTSDB可以从 大规模的集群（ 包括集群中的网络设备、操作系统、应用程序）中 获取相应的metrics并进行存储、索引以及服务 从而使得这些数据更容易让人理解，如web化，图形化等。 对于运维工程师而言，OpenTSDB可以获取基础设施和服务的实时状态信息，展示集群的各种软硬件错误，性能变化以及性能瓶颈。 对于管理者而言，OpenTSDB可以衡量系统的SLA，理解复杂系统间的相互作用，展示资源消耗情况。集群的整体作业情况，可以用以辅助预算和集群资源协调。 对于开发者而言，OpenTSDB可以展示集群的主要性能瓶颈

时间序列学习笔记（一） 第一次写，不太会写，希望多多包涵 平稳、自协方差函数和自相关函数 平稳性 对于时间序列X 1 ，X 2 ,…,来说如果是 严平稳 的，则满足以下条件 对于任何t 1 ,…,t k ，滞后期τ和k，X t1 ,…,X t2 的联合分布与X t1+τ ,…,X tk+τ 的联合分布相同。如果k=1，那么X t 的分布对所有的t都相同，且均值和方差不随t而变。 对于时间序列X 1 ，X 2 ,…,来说如果是 弱平稳 的，则满足以下条件 X t 的数学期望不随时间而改变，即E(X t )=μ（μ为常数），且任何滞后期τ，X t 与X t+τ 的相关系数Cov(X t ，X t+τ )=γ t ，即该相关系数只依赖于τ，与时间t无关。 显然，平稳时间序列的方差是一个常数，Var(X t )=γ 0 。 注意： 1.除非在某些特定的条件下，平稳性和严平稳之间并没有包含关系。 2.对于正态过程，弱平稳就意味着严平稳。 自协方差函数和自相关函数 记 μ t = E ( X t ) ， μ s = E ( X s ) μ_t=E(X_t)，μ_s=E(X_s) μ t ​ = E ( X t ​ ) ， μ s ​ = E ( X s ​ ) X t 和X s 的 自协方差函数（acvf） 定义为 γ ( t , s ) = C o v ( X t , X s ) = E [

转载： https://blog.csdn.net/SecondLieutenant/article/details/79625694 面板数据(Panel Data)是将“截面数据”和“时间序列数据”综合起来的一种数据类型。具有“横截面”和“时间序列”两个维度，当这类数据按两个维度进行排列时，数据都排在一个平面上，与排在一条线上的一维数据有着明显的不同，整个表格像是一个面板，所以称为面板数据(Panel Data)。 实际上如果从数据结构内在含义上，应该把Panel Data称为“时间序列-截面数据”，更能体现数据结构本质上的特点。该数据为也被称为“纵向数据(Longitudinal Data)”，“平行数据”，“TS-CS数据(Time Series-Cross Section)”。它是截面上个体在不同时间点的重复测量数据。面板数据从横截面(cross section)看，是由若干个体(entity,unit,individual)在某一时点构成的截面观测值，从纵剖面(longitudinal section)看每个个体都是一个时间序列。 从时空维度来看，可将计量经济学中应用的数据分三类： 1、横截面数据(Cross-sectional data) 　　横截面数据是指在某一时点收集的不同对象的数据。它对应同一时点上不同空间(对象)所组成的一维数据集合

睿智的seq2seq模型1——利用seq2seq模型对数字进行排列 学习前言 seq2seq简要介绍 利用seq2seq实现数组排序 实现方式 一、对输入格式输出格式进行定义 二、建立神经网络 1、神经网络的输入 2、语义编码c的处理 3、输出神经网络 4、网络构建部分全部代码 全部实现代码 学习前言 快乐学习新知识，seq2seq还是很重要的！ seq2seq简要介绍 seq2seq属于encoder-decoder结构的一种。 seq2seq的encoder是一个常见的循环神经网络，可以使用LSTM或者RNN，当输入一个字符串的时候，可以对其进行特征提取，获得语义编码C。 而decoder则将encoder得到的编码C作为初始状态输入到decoder的RNN中，得到输出序列。 语义编码C是输入内容的特征集合体，decoder可以讲这个特征集合体解码成输出序列。 利用seq2seq实现数组排序 实现的目标如下： 当输入一列无序的数列后，可以对其进行排序。 实现方式 一、对输入格式输出格式进行定义 将输入的1、2、3的格式转化为如下格式，第几位为1代表这个数字是几： 由于数组的序列号是从0开始的，所以： 1转化为[0,1,0,0]； 2转化为[0,0,1,0]； 3转化为[0,0,0,1]。 这样的格式转换更有利于代码处理。 二、建立神经网络 1、神经网络的输入

小结： （1）时间序列和回归分析的 核心区别 在于对 数据的假设 ：回归分析假设每个样本数据点都是 独立 的；而时间序列则是利用数据之间的 相关性 进行预测。如：时间序列分析中一个基础模型就是AR(Auto-Regressive)模型，它利用过去的数据点来预测未来。 （2）虽然AR模型（自回归模型）和线性回归看上去有很大的相似性。但由于 缺失了独立性 ，利用线性回归求解的AR模型参数会是 有偏的 。但又由于这个 解是一致的 ，所以在实际运用中还是利用线性回归来 近似 AR模型。 （3） 忽视或假设数据的独立性很可能会造成模型的失效 。金融市场的预测的建模尤其需要注意这一点。 　　本文会先说明两者对数据的具体假设差异，再说明AR模型（Autoregressive model 自回模型）为什么虽然看上去像回归分析，但还是有差别，最后也提到一个常见的混淆两者后在金融方向可能出现的问题。 一、回归分析对数据的假设：独立性 在回归分析中，我们假设数据是 相互独立 的。这种独立性体现在两个方面：一方面，自变量(X)是固定的，已被观测到的值，另一方面，每个因变量(y)的误差项是独立同分布，对于线性回归模型来说，误差项是独立同分布的正态分布，并且满足均值为0，方差恒定。 这种数据的独立性的具体表现就是：在回归分析中， 数据顺序可以任意交换 。在建模的时候，你可以随机选取数据循序进行模型训练