工夫序列剖析是数据迷信的重要组成部分，特地是在金融、经济、天气预报等畛域。它包含剖析随工夫收集或索引的数据点，以确定趋势、周期或节令变动。因为工夫序列数据的复杂性所以剖析工夫序列须要简单统计办法，我最近在Github上发现了一个刚刚公布不久的Python工夫工具包PyTimeTK ，它能够帮咱们简化工夫序列剖析的很多步骤。
PyTimeTK的次要性能如下：
1、工夫序列数据通常须要大量的预处理，例如解决缺失值、时区调整和转换工夫格局。pytimmetk提供了相干的函数并且能够主动解决。
2、pytimek提供很多内置的函数，除了挪动平均线等基本操作以外，还有季节性检测和预测等更简单的分析方法
3、pytimmetk还蕴含了用于生成信息和交互式绘图的内置函数，能够对工夫序列数据对趋势和模式进行可视化示意。
4、与Pandas dataframe无缝集成，这个我想目前所有数据处理库都应该是这样吧
上面咱们介绍一下pytimek的应用办法，首先应用pip装置:
pip install pytimetk #或者间接从Github装置最新版 pip install git+https://github.com/business-science/pytimetk.git咱们将应用一个假如的温度数据集。
import pytimetk import pandas as pd # Sample dataset data = {'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04'], 'Temperature': [22, 24, 23, 25]} df = pd.DataFrame(data) df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df.set_index('Date', inplace=True)在这个例子中，咱们首先创立一个简略的四天温度数据集。
基本功能
而后咱们应用pytimek的moving_average函数来计算窗口大小为2的挪动平均线，这是一个工夫序列剖析库的基本操作。
moving_avg = pytimetk.moving_average(df, window=2) print(moving_avg)异样检测是工夫序列剖析的一个要害方面，能够辨认可能重要变动或事件的异样模式
from pytimetk import detect_anomalies anomalies = detect_anomalies(df, sensitivity=3) print(anomalies)这个函数依据统计阈值查看异样数据，能够应用灵敏度sensitivity参数对其进行调整，满足特定需要。
pytimmetk还能够间接应用不同的工夫序列模型和办法进行建模并且进行比拟，这样咱们可能间接评估模型在特定数据集的性能
from pytimetk import compare_models models = ['ARIMA', 'SARIMA', 'Prophet'] results = compare_models(df, models=models) print(results)pytimek的可视化也非常简单：
from pytimetk.visualize import plot_time_series plot_time_series(df)高级技术
pytimmetk还反对高级工夫序列剖析技术，如因果关系、协整和状态空间模型等等：
比如说协整
from pytimetk.advanced import cointegration_test cointegration_results = cointegration_test(df1, df2)去噪声：
from pytimetk.preprocessing import denoise_data clean_df = denoise_data(df)季节性检测
from pytimetk import detect_seasonalityseasonality = detect_seasonality(df, column='Temperature', period=365)咱们能够通过设置period来检测给定时间段内的周期性趋势
总结
pytimmetk是一个功能强大的工具包，它简化了工夫序列剖析的过程，整合了工夫序列剖析须要的个别和简单的函数，咱们间接拿来就能够应用，并且这个库是刚刚公布不久，有趣味的话能够关注它的近期倒退。
https://avoid.overfit.cn/post/f711e907112c4e1a88023ae6d291e816
作者:Ravi M