时间序列分析是数据分析中一个重要的分支,它主要用于处理和分析随时间变化的序列数据。以下是一些常用的时间序列分析库:
Pandas:Pandas 是一个强大的数据分析库,它提供了时间序列数据结构
Timestamp
和Period
,以及用于时间序列操作的函数。Statsmodels:Statsmodels 提供了许多用于时间序列分析的工具,包括 ARIMA 模型、季节性分解等。
Facebook Prophet:Prophet 是由 Facebook 开发的一个开源库,用于时间序列预测,特别适用于具有强季节性和周期性的时间序列数据。
Scikit-learn:虽然 Scikit-learn 不是一个专门的时间序列分析库,但它提供了许多可以用于时间序列分析的机器学习算法。
更多关于时间序列分析的资料,可以参考我们站的时间序列分析教程。
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下面是时间序列分析中常见的数据可视化示例:
通过这个图表,我们可以直观地看到数据随时间的变化趋势。