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Python时间序列分析库 📊

时间序列分析是数据科学中的重要领域，Python拥有多个功能强大的库来支持这一任务。以下是常用的工具和它们的用途：

主流库推荐 📚

• Pandas
  提供DataFrame和Series结构，支持时间索引操作（如pd.to_datetime()）和基础分析（如滚动统计、重采样）

  

• NumPy
  用于数值计算，常配合Pandas处理时间序列数据的底层运算

  

• Statsmodels
  专注于统计模型，支持ARIMA、SARIMA等经典时间序列模型的构建

  

• Prophet
  Facebook开发的自动化时间序列预测工具，适合节假日效应分析

  

• PyTorch / TensorFlow
  深度学习框架，用于复杂的时间序列模式识别（如LSTM、Transformer）

  

快速示例 🧪

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing


data = pd.read_csv('sales.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

# 指数平滑预测
model = ExponentialSmoothing(data['sales'], trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12)
result = model.fit()
forecast = result.forecast(steps=6)

扩展学习 🚀

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