1. 請教大神 python可以批量進行時間序列分析嗎

款審批的記錄,隔多長

2. 如何在python中用lstm網路進行時間序列預測

時間序列建模器 圖表那個選項卡 左下勾選 擬合值 就可以了。我的為什麼不出現預測值啊啊啊啊~~

3. python 時間序列數據 怎麼預測

時間序列預測分析就是利用過去一段時間內某事件時間的特徵來預測未來一段時間內該事件的內特徵。這是一容類相對比較復雜的預測建模問題，和回歸分析模型的預測不同
時間序列模型是依賴於事件發生的先後順序的，同樣大小的值改變順序後輸入模型產生的結果是不同的。

4. 如何用python做時間序列分析

不知道你要怎麼定義波峰波谷不過最簡單的演算法波峰就是大於臨近兩點值的點，波谷就是小於臨近兩點值的點for i in range(1,len(a)-1): if (a.loc[i,0]

5. 時間序列模型預測模型支持哪個python版本

時間序列預測分析就是利用過去一段時間內某事件時間的特徵來預測未來一段時間內該事件的特徵。這是一類相對比較復雜的預測建模問題，和回歸分析模型的預測不同，時間序列模型是依賴於事件發生的先後順序的，同樣大小的值改變順序後輸入模型產生的結果是不同的。
舉個栗子：根據過去兩年某股票的每天的股價數據推測之後一周的股價變化；根據過去2年某店鋪每周想消費人數預測下周來店消費的人數等等

6. Python Pandas一個DataFrame中有多個時間序列如何處理

雖然不知道是想解復決怎樣的具體制問題，但按照您的思路來看，有可能是通過多重條件判斷來檢索出數據。如果是的話，可以看一下我的方法：
我來模擬一個問題，就是我想找出2016-10-02號離職的人當中，哪些人的入職日期是在2015-01-01和2015-02-01這個范圍內的。而方法是
df.query('out_date=="2016-10-02" & "2015-01-01" <= in_date <= "2015-02-01"')
-----------------------------分割線-----------------------------
糾正個問題，就是dataframe['2017-06-12']這種用法是不對的，這種只會返回列名是2017-06-12的這個列，而非找出有2017-06-12的記錄。如果是想通過索引值來檢索數據的話前提把日期設為索引，然後通過dataframe.loc['2017-06-12']這種方式來檢索數據。

7. python如何對時間序列


importtime
t="2017-11-2417:30:00"
#將其轉換為時間數組
timeStruct=time.strptime(t,"%Y-%m-%d%H:%M:%S")
#轉換為時間戳:
timeStamp=int(time.mktime(timeStruct))
print(timeStamp)

8. 如何使用ML預測Python中的時間序列數據

通過復numpy轉換：

  • import numpy as np

  • series['maxsal']= series['maxsal'].astype(np.float64)

  • series['minsal']= series['minsal'].astype(np.float64)

    • 在調用ARIMA之前，制加入上面兩行。

  • model = ARIMA(series, order=(1,1,0))

    • 某些情況下，也可以選擇直接執行下面這行代碼：

  • series = series.astype(np.float64)

9. python 時間序列模型中forecast和predict的區別

舉例說明，來2017.01.01-.017.12.31的周期為自12的月度數據中，用ARIMA擬合得到模型model。
model.get_prediction(start='2017.09.01'）則得到用擬合模型計算出來的樣本內2017.09.01-2017.12.31的預測值；
model.get_forcast(step=5)則得到樣本外推5期即2018.01.01-2018.05.31五個月的預測值；
註：
model.get_prediction也可做外推值的預測，設定好具體終止周期即可。