我想知道Python是否 在R下的库中实现了多季节时间序列之类msts的方法。forecast
到目前为止，我在 Python 中只找到了以下时间序列包：
- FB先知
- TSFresh（TS 的特征工程）
- PyFlux
- 统计模型
- 工具箱
- 时间序列（https://github.com/sealevelresearch/timeseries）
- 熊猫（部分）
但是，它们都不包含我正在寻找的方法。请指教。
Python中的多季节时间序列函数
机器算法验证
r
时间序列
Python
有马
熊猫
2022-04-06 09:15:17
1个回答
如果您有两个（或 n 个）要调整的特定季节性，您可以通过使用不同frequency=参数调用 sm.decompose() 两次从 statsmodels 中分别获取它们。然后，您可以从原始信号中减去这两个季节性分量。
例如，您拥有每小时数据并希望针对每日和每周影响进行季节性调整......
import statsmodels.api as sm
daily_components = sm.tsa.seasonal_decompose(raw_series, period=24)
weekly_components= sm.tsa.seasonal_decompose(raw_series, period=24*7)
adjusted = raw_series - daily_components.seasonal - weekly_components.seasonal
其它你可能感兴趣的问题