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DSSC时间系列部分概述ONL01-DTSC-PT-052620-源码
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文件大小: 6kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-25
详细说明：探索时间序列数据-回顾
重要要点
本节的主要内容包括：
将时间序列数据导入Pandas时，请确保使用Pandas timestamp或Python datetime数据类型将时间/日期信息用作索引值
Pandas中有多种内置方法，可以轻松地对时间序列数据进行下采样或上采样
线图和点图可用于了解时间序列数据集随时间的变化情况
直方图和密度图可用于了解时间序列的时间独立分布
每年（或其他季节性周期-日，周，月等）的箱形图和晶须图可能是一种轻松查看时间序列数据随时间分布趋势的好方法
热图对于比较几个维度上的时间序列数据变化也很有用。 例如，在一个轴上为月，而在另一轴上为年，则它们可能是查看季节性和逐年趋势的好方法
如果时间序列的统计属性（例如均值和方差）随时间保持不变，则称该时间序列是平稳的
大多数时间序列模型都是在时间序列是平稳的假设下（假设均方差）来工作的
许多时间序列数据集确实具有趋势，
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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