1. 请教大神 python可以批量进行时间序列分析吗

款审批的记录,隔多长

2. 如何在python中用lstm网络进行时间序列预测

时间序列建模器 图表那个选项卡 左下勾选 拟合值 就可以了。我的为什么不出现预测值啊啊啊啊~~

3. python 时间序列数据 怎么预测

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内特征。这是一容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。

4. 如何用python做时间序列分析

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for i in range(1,len(a)-1): if (a.loc[i,0]

5. 时间序列模型预测模型支持哪个python版本

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

6. Python Pandas一个DataFrame中有多个时间序列如何处理

虽然不知道是想解复决怎样的具体制问题，但按照您的思路来看，有可能是通过多重条件判断来检索出数据。如果是的话，可以看一下我的方法：
我来模拟一个问题，就是我想找出2016-10-02号离职的人当中，哪些人的入职日期是在2015-01-01和2015-02-01这个范围内的。而方法是
df.query('out_date=="2016-10-02" & "2015-01-01" <= in_date <= "2015-02-01"')
-----------------------------分割线-----------------------------
纠正个问题，就是dataframe['2017-06-12']这种用法是不对的，这种只会返回列名是2017-06-12的这个列，而非找出有2017-06-12的记录。如果是想通过索引值来检索数据的话前提把日期设为索引，然后通过dataframe.loc['2017-06-12']这种方式来检索数据。

7. python如何对时间序列


importtime
t="2017-11-2417:30:00"
#将其转换为时间数组
timeStruct=time.strptime(t,"%Y-%m-%d%H:%M:%S")
#转换为时间戳:
timeStamp=int(time.mktime(timeStruct))
print(timeStamp)

8. 如何使用ML预测Python中的时间序列数据

通过复numpy转换：

  • import numpy as np

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

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

    • 在调用ARIMA之前，制加入上面两行。

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

    • 某些情况下，也可以选择直接执行下面这行代码：

  • series = series.astype(np.float64)

9. python 时间序列模型中forecast和predict的区别

举例说明，来2017.01.01-.017.12.31的周期为自12的月度数据中，用ARIMA拟合得到模型model。
model.get_prediction(start='2017.09.01'）则得到用拟合模型计算出来的样本内2017.09.01-2017.12.31的预测值；
model.get_forcast(step=5)则得到样本外推5期即2018.01.01-2018.05.31五个月的预测值；
注：
model.get_prediction也可做外推值的预测，设定好具体终止周期即可。