原文:用python做時間序列預測五:時間序列缺失值處理

有的時候,一些時刻或連續時間段內的值無法采集到,或者本身就沒有值,本文將介紹如何處理這種情況。 一般而言,有以下幾種方法: 對所有的缺失值用零填充。 前向填充:比如用周一的值填充缺失的周二的值 后向填充:比如用周二的值填充缺失的周一的值 采用n最近鄰均值法填充:比如n取 ,則用t ,t ,t ,t 時刻的平均值來填充缺失的t時刻的值。 單線性插值:取某個缺失值的時間點,做一條垂線相較於左右時刻的 ...

2020-06-08 20:06 0 2461 推薦指數:

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Pandas中時間序列缺失如何處理

  補齊時間序列   Table of Contents   時間索引缺失如何補齊?   需要補齊的時間序列不是索引?   處理數據時我們總會遇到令人頭疼的時間序列,一方面我們遇到看着是時間又不是時間格式的數據需要我們將其轉化為時間格式。另一方面就是這次討論的時間序列缺失的問題 ...

Wed Dec 18 00:43:00 CST 2019 0 1006
python時間序列預測一:初識概念

利用時間序列預測方法,我們可以基於歷史的情況來預測未來的情況。比如共享單車每日租車數,食堂每日就餐人數等等,都是基於各自歷史的情況來預測的。 什么是時間序列時間序列,是指同一個變量在連續且固定的時間間隔上的各個數據點的集合,比如每5分鍾記錄的收費口車流量,或者每年 ...

Wed Jun 03 00:33:00 CST 2020 0 1338
python時間序列預測9:ARIMA模型簡介

轉自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1646121 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的簡稱。 ARIMA是一種基於時間序列歷史和歷史 ...

Thu Jul 02 01:31:00 CST 2020 0 915
python時間序列預測九:ARIMA模型簡介

本篇介紹時間序列預測常用的ARIMA模型,通過了解本篇內容,將可以使用ARIMA預測一個時間序列。 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的簡稱。 ARIMA是一種基於時間序列歷史 ...

Tue Jun 16 17:30:00 CST 2020 1 10624
python時間序列預測二:時間序列的一般數據格式和可視化

本文將介紹如何通過python來讀取、展現時間序列數據。 讀取 時間序列數據一般用cvs等電子表格的形式存儲,這里以cvs為例: 可視化 本篇介紹了時間序列的一般數據格式和基於python的可視化方法,下一篇將介紹時間序列的分解方法,目的是通過分解出的時間序列 ...

Wed Jun 03 00:36:00 CST 2020 0 995
 
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