python时间序列包

⑴ PyFlux库函数是什么

PyFlux是python编程语言的开源时间序列库。PyFlux是Python中为处理时间序列问题而创建的开源库。该库有一系列极好的时间序列模型，包括但不限于 ARIMA、 GARCH 和 VAR 模型。简而言之，PyFlux提供了一个时间序列建模的概率方法。

PyFlux允许使用时间序列建模，并且已经实现了像GARCH这样的现代时间序列模型。

时间序列研究是统计学和计量经济学的一个子领域，目标可以描述时间序列如何表现（以潜在的因素或兴趣的特征来表示），也可以借此预测未来的行为。

(1)python时间序列包扩展阅读：

Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。Python标准库命名接口清晰、文档良好，很容易学习和使用。

Python标准库的主要功能有：

文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能

文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能

操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、写日记(logging)等功能

网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能

网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架

W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理

其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等

⑵ python pandas 时间序列

不知道你要怎么定义波峰波谷
不过最简单的算法波峰就是大于临近两点值的点，波谷就是小于临近两点值的点

foriinrange(1,len(a)-1):
if(a.loc[i,0]<a.loc[i+1,0]anda.loc[i,0]<a.loc[i-1,0]):
printi
写个循环，类似这样的
更复杂的那就麻烦了

⑶ 如何用python做舆情时间序列可视化

如何批量处理评论信息情感分析，并且在时间轴上可视化呈现？舆情分析并不难，让我们用Python来实现它吧。
痛点
你是一家连锁火锅店的区域经理，很注重顾客对餐厅的评价。从前，你苦恼的是顾客不爱写评价。最近因为餐厅火了，分店越来越多，写评论的顾客也多了起来，于是你新的痛苦来了——评论太多了，读不过来。
从我这儿，你了解到了情感分析这个好用的自动化工具，一下子觉得见到了曙光。
你从某知名点评网站上，找到了自己一家分店的页面，让助手把上面的评论和发布时间数据弄下来。因为助手不会用爬虫，所以只能把评论从网页上一条条复制粘贴到Excel里。下班的时候，才弄下来27条。（注意这里我们使用的是真实评论数据。为了避免对被评论商家造成困扰，统一将该餐厅的名称替换为“A餐厅”。特此说明。）
好在你只是想做个试验而已，将就了吧。你用我之前介绍的中文信息情感分析工具，依次得出了每一条评论的情感数值。刚开始做出结果的时候，你很兴奋，觉得自己找到了舆情分析的终极利器。
可是美好的时光总是短暂的。很快你就发现，如果每一条评论都分别运行一次程序，用机器来做分析，还真是不如自己挨条去读省事儿。
怎么办呢？
序列
办法自然是有的。我们可以利用《贷还是不贷：如何用Python和机器学习帮你决策？》一文介绍过的数据框，一次性处理多个数据，提升效率。
但是这还不够，我们还可以把情感分析的结果在时间序列上可视化出来。这样你一眼就可以看见趋势——近一段时间里，大家是对餐厅究竟是更满意了，还是越来越不满意呢？
我们人类最擅长处理的，就是图像。因为漫长的进化史逼迫我们不断提升对图像快速准确的处理能力，否则就会被环境淘汰掉。因此才会有“一幅图胜过千言万语”的说法。
准备
首先，你需要安装Anaconda套装。详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。
助手好不容易做好的Excel文件restaurant-comments.xlsx，请从这里下载。
用Excel打开，如果一切正常，请将该文件移动到咱们的工作目录demo下。
因为本例中我们需要对中文评论作分析，因此使用的软件包为SnowNLP。情感分析的基本应用方法，请参考《如何用Python做情感分析？》。
到你的系统“终端”(macOS, Linux)或者“命令提示符”(Windows)下，进入我们的工作目录demo，执行以下命令。
pip install snownlp
pip install ggplot

运行环境配置完毕。
在终端或者命令提示符下键入：
jupyter notebook

如果Jupyter Notebook正确运行，下面我们就可以开始编写代码了。
代码
我们在Jupyter Notebook中新建一个Python 2笔记本，起名为time-series。
首先我们引入数据框分析工具Pandas，简写成pd以方便调用。
import pandas as pd

接着，读入Excel数据文件：
df = pd.read_excel("restaurant-comments.xlsx")

我们看看读入内容是否完整：
df.head()

结果如下：
注意这里的时间列。如果你的Excel文件里的时间格式跟此处一样，包含了日期和时间，那么Pandas会非常智能地帮你把它识别为时间格式，接着往下做就可以了。
反之，如果你获取到的时间只精确到日期，例如"2017-04-20"这样，那么Pandas只会把它当做字符串，后面的时间序列分析无法使用字符串数据。解决办法是在这里加入以下两行代码：
from dateutil import parser
df["date"] = df.date.apply(parser.parse)

这样，你就获得了正确的时间数据了。
确认数据完整无误后，我们要进行情感分析了。先用第一行的评论内容做个小实验。
text = df.comments.iloc[0]

然后我们调用SnowNLP情感分析工具。
from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP(text)

显示一下SnowNLP的分析结果：
s.sentiments

结果为：
0.6331975099099649

情感分析数值可以正确计算。在此基础上，我们需要定义函数，以便批量处理所有的评论信息。
def get_sentiment_cn(text):
s = SnowNLP(text) return s.sentiments

然后，我们利用Python里面强大的apply语句，来一次性处理所有评论，并且将生成的情感数值在数据框里面单独存为一列，称为sentiment。
df["sentiment"] = df.comments.apply(get_sentiment_cn)

我们看看情感分析结果：
df.head()

新的列sentiment已经生成。我们之前介绍过，SnowNLP的结果取值范围在0到1之间，代表了情感分析结果为正面的可能性。通过观察前几条数据，我们发现点评网站上，顾客对这家分店评价总体上还是正面的，而且有的评论是非常积极的。
但是少量数据的观察，可能造成我们结论的偏颇。我们来把所有的情感分析结果数值做一下平均。使用mean()函数即可。
df.sentiment.mean()

结果为：
0.7114015318571119

结果数值超过0.7，整体上顾客对这家店的态度是正面的。
我们再来看看中位数值，使用的函数为median()。
df.sentiment.median()

结果为：
0.9563139038622388

我们发现了有趣的现象——中位数值不仅比平均值高，而且几乎接近1（完全正面）。
这就意味着，大部分的评价一边倒表示非常满意。但是存在着少部分异常点，显着拉低了平均值。
下面我们用情感的时间序列可视化功能，直观查看这些异常点出现在什么时间，以及它们的数值究竟有多低。
我们需要使用ggplot绘图工具包。这个工具包原本只在R语言中提供，让其他数据分析工具的用户羡慕得流口水。幸好，后来它很快被移植到了Python平台。
我们从ggplot中引入绘图函数，并且让Jupyter Notebook可以直接显示图像。
%pylab inlinefrom ggplot import *

这里可能会报一些警告信息。没有关系，不理会就是了。
下面我们绘制图形。这里你可以输入下面这一行语句。
ggplot(aes(x="date", y="sentiment"), data=df) + geom_point() + geom_line(color = 'blue') + scale_x_date(labels = date_format("%Y-%m-%d"))

你可以看到ggplot的绘图语法是多么简洁和人性化。只需要告诉Python自己打算用哪个数据框，从中选择哪列作为横轴，哪列作为纵轴，先画点，后连线，并且可以指定连线的颜色。然后，你需要让X轴上的日期以何种格式显示出来。所有的参数设定跟自然语言很相似，直观而且易于理解。
执行后，就可以看到结果图形了。
在图中，我们发现许多正面评价情感分析数值极端的高。同时，我们也清晰地发现了那几个数值极低的点。对应评论的情感分析数值接近于0。这几条评论，被Python判定为基本上没有正面情感了。
从时间上看，最近一段时间，几乎每隔几天就会出现一次比较严重的负面评价。
作为经理，你可能如坐针毡。希望尽快了解发生了什么事儿。你不用在数据框或者Excel文件里面一条条翻找情感数值最低的评论。Python数据框Pandas为你提供了非常好的排序功能。假设你希望找到所有评论里情感分析数值最低的那条，可以这样执行：
df.sort(['sentiment'])[:1]

结果为：
情感分析结果数值几乎就是0啊！不过这里数据框显示评论信息不完全。我们需要将评论整体打印出来。
print(df.sort(['sentiment']).iloc[0].comments)

评论完整信息如下：
这次是在情人节当天过去的，以前从来没在情人节正日子出来过，不是因为没有男朋友，而是感觉哪哪人都多，所以特意错开，这次实在是馋A餐厅了，所以赶在正日子也出来了，从下午四点多的时候我看排号就排到一百多了，我从家开车过去得堵的话一个小时，我一看提前两个小时就在网上先排着号了，差不多我们是六点半到的，到那的时候我看号码前面还有才三十多号，我想着肯定没问题了，等一会就能吃上的，没想到悲剧了，就从我们到那坐到等位区开始，大约是十分二十分一叫号，中途多次我都想走了，哈哈，哎，等到最后早上九点才吃上的，服务员感觉也没以前清闲时周到了，不过这肯定的，一人负责好几桌，今天节日这么多人，肯定是很累的，所以大多也都是我自己跑腿，没让服务员给弄太多，就虾滑让服务员下的，然后环境来说感觉卫生方面是不错，就是有些太吵了，味道还是一如既往的那个味道，不过A餐厅最人性化的就是看我们等了两个多小时，上来送了我们一张打折卡，而且当次就可以使用，这点感觉还是挺好的，不愧是A餐厅，就是比一般的要人性化，不过这次就是选错日子了，以后还是得提前预约，要不就别赶节日去，太火爆了！
通过阅读，你可以发现这位顾客确实有了一次比较糟糕的体验——等候的时间太长了，以至于使用了“悲剧”一词；另外还提及服务不够周到，以及环境吵闹等因素。正是这些词汇的出现，使得分析结果数值非常低。
好在顾客很通情达理，而且对该分店的人性化做法给予了正面的评价。
从这个例子，你可以看出，虽然情感分析可以帮你自动化处理很多内容，然而你不能完全依赖它。
自然语言的分析，不仅要看表达强烈情感的关键词，也需要考虑到表述方式和上下文等诸多因素。这些内容，是现在自然语言处理领域的研究前沿。我们期待着早日应用到科学家们的研究成果，提升情感分析的准确度。
不过，即便目前的情感分析自动化处理不能达到非常准确，却依然可以帮助你快速定位到那些可能有问题的异常点(anomalies)。从效率上，比人工处理要高出许多。
你读完这条评论，长出了一口气。总结了经验教训后，你决定将人性化的服务贯彻到底。你又想到，可以收集用户等候时长数据，用数据分析为等待就餐的顾客提供更为合理的等待时长预期。这样就可以避免顾客一直等到很晚了。
祝贺你，经理！在数据智能时代，你已经走在了正确的方向上。
下面，你该认真阅读下一条负面评论了……
讨论
除了情感分析和时间序列可视化，你觉得还可以如何挖掘中文评论信息？除了点评网站之外，你还知道哪些舆情分析的数据来源？欢迎留言分享给大家，我们一起交流讨论。
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⑷ python时间序列(2)

时期（period）表示的是时间区间，比如数日、数月、数季、数年等。Period类所 表示的就是这种数据类型，其构造函数需要用到一个字符串或整数，以及表11-4中 的频率:

这里，这个Period对象表示的是从2007年1月1日到2007年12月31日之间的整段时间。

只需对Period对象加上或减去一个整数即可达到根据其频率进行位移的效果：

如果两个Period对象拥有相同的频率，则它们的差就是它们之间的单位数量：

period_range函数可用于创建规则的时期范围：

PeriodIndex类保存了一组Period，它可以在任何pandas数据结构中被用作轴索引：

如果你有一个字符串数组，你也可以使用PeriodIndex类：

Period和PeriodIndex对象都可以通过其asfreq方法被转换成别的频率。假设我们有 一个年度时期，希望将其转换为当年年初或年末的一个月度时期。该任务非常简 单：

你可以将Period('2007','A-DEC')看做一个被划分为多个月度时期的时间段中的游 标。图11-1对此进行了说明。
对于一个不以12月结束的财政年度，月度子时期的归属情况就不一样了：

在将高频率转换为低频率时，超时期（superperiod）是由子时期（subperiod）所 属的位置决定的。例如，在A-JUN频率中，月份“2007年8月”实际上是属于周期“2008年”的：

完整的PeriodIndex或TimeSeries的频率转换方式也是如此：

这里，根据年度时期的第一个月，每年的时期被取代为每月的时期。
如果我们想要 每年的最后一个工作日，我们可以使用“B”频率，并指明想要该时期的末尾：

未完待续。。。

⑸ 如何在Python中用LSTM网络进行时间序列预测

时间序列模型

时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。
举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等

RNN 和 LSTM 模型

时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点，RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关。通过这种方法，RNN的计算结果便具备了记忆之前几次结果的特点。

典型的RNN网路结构如下：

4. 模型训练和结果预测
将上述数据集按4:1的比例随机拆分为训练集和验证集，这是为了防止过度拟合。训练模型。然后将数据的X列作为参数导入模型便可得到预测值，与实际的Y值相比便可得到该模型的优劣。

实现代码

时间间隔序列格式化成所需的训练集格式

import pandas as pdimport numpy as npdef create_interval_dataset(dataset, look_back):

""" :param dataset: input array of time intervals :param look_back: each training set feature length :return: convert an array of values into a dataset matrix. """

dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back):

dataX.append(dataset[i:i+look_back])

dataY.append(dataset[i+look_back]) return np.asarray(dataX), np.asarray(dataY)

df = pd.read_csv("path-to-your-time-interval-file")

dataset_init = np.asarray(df) # if only 1 columndataX, dataY = create_interval_dataset(dataset, lookback=3) # look back if the training set sequence length

这里的输入数据来源是csv文件，如果输入数据是来自数据库的话可以参考这里

LSTM网络结构搭建

import pandas as pdimport numpy as npimport randomfrom keras.models import Sequential, model_from_jsonfrom keras.layers import Dense, LSTM, Dropoutclass NeuralNetwork():

def __init__(self, **kwargs):

""" :param **kwargs: output_dim=4: output dimension of LSTM layer; activation_lstm='tanh': activation function for LSTM layers; activation_dense='relu': activation function for Dense layer; activation_last='sigmoid': activation function for last layer; drop_out=0.2: fraction of input units to drop; np_epoch=10, the number of epoches to train the model. epoch is one forward pass and one backward pass of all the training examples; batch_size=32: number of samples per gradient update. The higher the batch size, the more memory space you'll need; loss='mean_square_error': loss function; optimizer='rmsprop' """

self.output_dim = kwargs.get('output_dim', 8) self.activation_lstm = kwargs.get('activation_lstm', 'relu') self.activation_dense = kwargs.get('activation_dense', 'relu') self.activation_last = kwargs.get('activation_last', 'softmax') # softmax for multiple output

self.dense_layer = kwargs.get('dense_layer', 2) # at least 2 layers

self.lstm_layer = kwargs.get('lstm_layer', 2) self.drop_out = kwargs.get('drop_out', 0.2) self.nb_epoch = kwargs.get('nb_epoch', 10) self.batch_size = kwargs.get('batch_size', 100) self.loss = kwargs.get('loss', 'categorical_crossentropy') self.optimizer = kwargs.get('optimizer', 'rmsprop') def NN_model(self, trainX, trainY, testX, testY):

""" :param trainX: training data set :param trainY: expect value of training data :param testX: test data set :param testY: epect value of test data :return: model after training """

print "Training model is LSTM network!"

input_dim = trainX[1].shape[1]

output_dim = trainY.shape[1] # one-hot label

# print predefined parameters of current model:

model = Sequential() # applying a LSTM layer with x dim output and y dim input. Use dropout parameter to avoid overfitting

model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,

input_dim=input_dim,

activation=self.activation_lstm,

dropout_U=self.drop_out,

return_sequences=True)) for i in range(self.lstm_layer-2):

model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,

input_dim=self.output_dim,

activation=self.activation_lstm,

dropout_U=self.drop_out,

return_sequences=True)) # argument return_sequences should be false in last lstm layer to avoid input dimension incompatibility with dense layer

model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,

input_dim=self.output_dim,

activation=self.activation_lstm,

dropout_U=self.drop_out)) for i in range(self.dense_layer-1):

model.add(Dense(output_dim=self.output_dim,

activation=self.activation_last))

model.add(Dense(output_dim=output_dim,

input_dim=self.output_dim,

activation=self.activation_last)) # configure the learning process

model.compile(loss=self.loss, optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) # train the model with fixed number of epoches

model.fit(x=trainX, y=trainY, nb_epoch=self.nb_epoch, batch_size=self.batch_size, validation_data=(testX, testY)) # store model to json file

model_json = model.to_json() with open(model_path, "w") as json_file:

json_file.write(model_json) # store model weights to hdf5 file

if model_weight_path: if os.path.exists(model_weight_path):

os.remove(model_weight_path)

model.save_weights(model_weight_path) # eg: model_weight.h5

return model

这里写的只涉及LSTM网络的结构搭建，至于如何把数据处理规范化成网络所需的结构以及把模型预测结果与实际值比较统计的可视化，就需要根据实际情况做调整了。

⑹ python数据分析时间序列如何提取一个月的数据

Pandas中，最基本的时间序列类型就是以时间戳为索引的Series对象。

时间戳使用Timestamp（Series派生的子类）对象表示，该对象与datetime具有高度的兼容性，可以直接通过to_datetime()函数将datetime转换为TimeStamp对象。

import pandas as pd # 导入pandas模块，并起个别名pd from datetime import datetime import numpy as np pd.to_datetime('20200828') # 将datetime转换为Timestamp对象
Timestamp('2020-08-28 00:00:00')
当传入的是多个datetime组成的列表，则Pandas会将其强制转换为DatetimeIndex类对象。

# 传入多个datetime字符串 date_index = pd.to_datetime(['20200820', '20200828', '20200908']) date_index
DatetimeIndex(['2020-08-20', '2020-08-28', '2020-09-08'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
如何取出第一个时间戳

date_index[0] # 取出第一个时间戳
Timestamp('2020-08-20 00:00:00')
2.在Pandas中，最基本的时间序列类型就是以时间戳为索引的Series对象。

# 创建时间序列类型的Series对象 date_ser = pd.Series([11, 22, 33], index=date_index) date_ser
2020-08-20 11
2020-08-28 22
2020-09-08 33
dtype: int64
也可将包含多个datetime对象的列表传给index参数，同样能创建具有时间戳索引的Series对象。

# 指定索引为多个datetime的列表 date_list = [datetime(2020, 1, 1), datetime(2020, 1, 15), datetime(2020, 2, 20), datetime(2020, 4, 1), datetime(2020,

⑺ python中时间序列数据的一些处理方式

datetime.timedelta对象代表两个时间之间的时间差，两个date或datetime对象相减就可以返回一个timedelta对象。
利用以下数据进行说明：

如果我们发现时间相关内容的变量为int,float,str等类型，不方便后面的分析，就需要使用该函数转化为常用的时间变量格式：pandas.to_datetime

转换得到的时间单位如下：

如果时间序列格式不统一，pd.to_datetime()的处理方式：

当然，正确的转换是这样的：

第一步：to_datetime()
第二步：astype(datetime64[D]),astype(datetime64[M])

本例中：

order_dt_diff必须是Timedelta(Ɔ days 00:00:00')格式，可能是序列使用了diff()
或者pct_change()。

前者往往要通过'/np.timedelta'去掉单位days。后者其实没有单位。

假如我们要统计某共享单车一天内不同时间点的用户使用数据，例如

还有其他维度的提取，年、月、日、周，参见：
Datetime properties

注意 ：.dt的对象必须为pandas.Series,而不可以是Series中的单个元素