時間序列預測(一)數據的一些處理方法
阿新 • • 發佈:2019-04-29
sub pycha 預測 ria rom pla char day png
一、滑動平均
公式(窗口為7):
也就是說7個數做一次平均
二、指數平均
公式:
其中
因此
也就是說離本點越近,考慮的權重也越大。
python code:
# author: adrian.wu import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd """ count : count(1) day: d """ path = ‘/Users/adrian.wu/PycharmProjects/jobs/time_series/data/ord_count_by_day.csv‘ data_raw = pd.read_csv(path) data_raw.sort_values("d", inplace=True) """ draw raw time series picture """ # plt.plot(data_raw[‘d‘], data_raw[‘count(1)‘]) # plt.show() win_7 = data_raw[‘count(1)‘].rolling(window=7).mean() ewma_30 = data_raw[‘count(1)‘].ewm(span=30).mean() d = [i for i inrange(0, len(ewma_30))] fig, ax = plt.subplots(1, 1) ax.plot(d, data_raw[‘count(1)‘], label=‘raw_data‘) ax.plot(d, win_7, label=‘win_7‘) ax.plot(d, ewma_30, label=‘ewma_span=30‘) plt.legend() plt.show()
時間序列預測(一)數據的一些處理方法