Разложение временных рядов
У меня есть временной ряд, который я хочу разложить. Пример набора данных (поезд - фрейм данных) (цена акций):
Date Close
7389 2014-12-24 104.589996
7390 2014-12-26 105.059998
7391 2014-12-29 105.330002
7392 2014-12-30 105.360001
7393 2014-12-31 104.5700
Вот мой код:
train_dec = copy.deepcopy(train)
train_dec.index = pd.to_datetime(train_dec['Date'])
train_dec.index.freq = 'D'
# Transform DataFrame into a Series
train_series = train_dec['Close']
train_decomposition = seasonal_decompose(train_series, model='additive')
train_trend = train_decomposition.trend
train_seasonal = train_decomposition.seasonal
train_residual = train_decomposition.resid
Пробовал без конвертации в Серии и с ней. Попробовал установить частоту «D».
Я продолжаю получать такие ошибки, как:
ValueError: предполагаемая частота. Ни одно из переданных значений не соответствует переданной частоте D.
или
ValueError: вы должны указать период или x должен быть объектом pandas с PeriodIndex или DatetimeIndex с частотой, для которой не установлено значение None.
когда я не устанавливаю частоту.
Возможно, это связано с тем, что в данных есть пробелы (выходные), когда нет точки данных (цены акций). Должен ли я преобразовать его в еженедельный формат? Но как мне это сделать, если есть пробелы (например, если я удалил выбросы)?
Это должно быть что-то тривиальное, но я не вижу решения.
Ваша помощь очень ценится!
Ответы 1
При выполнении сезонной декомпозиции необходимо указать период:
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
import matplotlib.pyplot as plt
import copy
data = {
'Date': ['2014-12-24', '2014-12-26', '2014-12-29', '2014-12-30', '2014-12-31'],
'Close': [104.589996, 105.059998, 105.330002, 105.360001, 104.5700]
}
train = pd.DataFrame(data)
train['Date'] = pd.to_datetime(train['Date'])
train.set_index('Date', inplace=True)
idx = pd.date_range(start=train.index.min(), end=train.index.max(), freq='D')
train = train.reindex(idx)
train['Close'] = train['Close'].ffill()
decomposition = seasonal_decompose(train['Close'], model='additive', period=3)
fig = decomposition.plot()
plt.show()
Да, тогда вам нужно использовать 52 еженедельно.
поэтому параметр «период» равен 1 (ежегодно), 4 (ежеквартально)… Я предполагаю, что 12 — ежемесячно, 52 — еженедельно и 365 — ежедневно. Правильный? Тогда что делать с ежедневными данными с пробелами? Использовать значение 52 для еженедельно?