Проблемы с разложением элементов тренда, сезонных и остаточных временных рядов

Question

Я довольно новичок в анализе временных рядов, и это может быть глупым вопросом.

Я пытаюсь сгенерировать элементы тренда, сезонных и остаточных временных рядов, однако мой индекс временных меток на самом деле является строками (скажем, «window1», «window2», «window3»).Теперь, когда я пытаюсь применить seasonal_decompose(data, model='multiplicative'), он возвращает ошибку, так как объект Index не имеет атрибута inferred_freq, и это довольно понятно.

Однако, как обойти эту проблему, сохранив строки какиндекс временного ряда?

Answer 1

В основном здесь необходимо указать freq параметр.

Предположим, у вас есть следующий набор данных

s = pd.Series([102,200,322,420], index=['window1', 'window2', 'window3','window4'])
s
>>>window1    102
   window2    200
   window3    322
   window4    420
   dtype: int64

Теперь укажите параметр freq, в этом случае я использовал freq = 1

plt.style.use('default')
plt.figure(figsize = (16,8))
import statsmodels.api as sm
sm.tsa.seasonal_decompose(s.values,freq=1).plot()
result = sm.tsa.stattools.adfuller(s,maxlag=1)
plt.show()

Мне запрещено публиковать изображение, но я надеюсь, что этот код решит вашу проблему. Также здесь maxlag по умолчанию выдает ошибку для моего набора данных, поэтому я использовал maxlag=1. Если вы не уверены в его значениях , используйте значение по умолчанию для maxlag.