原生的seasonal_decompose函数是statsmodels库中的一个时间序列分解函数,用于将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差三个部分。
该函数的使用方法如下:
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
# 假设有一个时间序列数据ts
result = seasonal_decompose(ts, model='additive', period=12)
参数说明:
ts
:要进行分解的时间序列数据。model
:分解模型,可选值为'additive'(加法模型)或'multiplicative'(乘法模型),默认为'additive'。period
:季节性周期的长度,用于确定季节性部分,默认为None,表示自动检测周期。函数返回一个DecomposeResult
对象,其中包含了分解后的趋势、季节性和残差部分。可以通过以下方式获取各个部分的数据:
trend = result.trend # 趋势部分
seasonal = result.seasonal # 季节性部分
residual = result.resid # 残差部分
seasonal_decompose
函数的应用场景包括:
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