在Python中平滑具有低速的年度数据的时间序列可以使用滑动平均法或指数平滑法。
示例代码:
import pandas as pd
def smooth_data(data, window_size):
rolling_mean = data.rolling(window=window_size).mean()
return rolling_mean
# 示例数据
data = pd.Series([10, 15, 12, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 35, 32, 38])
# 平滑数据
smoothed_data = smooth_data(data, window_size=3)
print(smoothed_data)
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示例代码:
import pandas as pd
def smooth_data(data, alpha):
smoothed_data = [data[0]]
for i in range(1, len(data)):
smoothed_value = alpha * data[i] + (1 - alpha) * smoothed_data[i-1]
smoothed_data.append(smoothed_value)
return pd.Series(smoothed_data)
# 示例数据
data = pd.Series([10, 15, 12, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 35, 32, 38])
# 平滑数据
smoothed_data = smooth_data(data, alpha=0.3)
print(smoothed_data)
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以上是在Python中平滑具有低速的年度数据的时间序列的两种常用方法。滑动平均法适用于简单平滑,而指数平滑法适用于对数据变化更敏感的情况。具体选择哪种方法取决于数据的特点和需求。
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