В настоящее время я застрял, пытаясь получить тренд Ходрика-Прескотта из разных групп в месячном наборе данных.Вот точная копия набора данных:
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)),
columns=list('abcd'))
df['date'] = pd.date_range(start='2018-01-01',
periods=100, freq='M')
df['id'] = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3', 'Group 4'] * 25
df.rename({'a': 'target'}, axis=1, inplace=True)
final_df = df.groupby('id',
group_keys=False).apply(
lambda x: x.sort_values('date'))
Набор данных выглядит следующим образом:
target b c d date id
0 28 45 17 46 2018-01-31 Group 1
4 58 23 34 76 2018-05-31 Group 1
8 30 98 91 79 2018-09-30 Group 1
12 15 23 25 96 2019-01-31 Group 1
16 67 45 41 38 2019-05-31 Group 1
20 28 40 36 38 2019-09-30 Group 1
24 8 95 28 86 2020-01-31 Group 1
28 14 53 58 75 2020-05-31 Group 1
32 46 3 26 61 2020-09-30 Group 1
36 50 71 80 34 2021-01-31 Group 1
40 78 38 97 75 2021-05-31 Group 1
44 15 74 83 25 2021-09-30 Group 1
48 27 43 18 84 2022-01-31 Group 1
52 84 38 11 24 2022-05-31 Group 1
56 23 29 81 22 2022-09-30 Group 1
60 87 56 92 65 2023-01-31 Group 1
64 24 99 55 86 2023-05-31 Group 1
68 16 68 36 63 2023-09-30 Group 1
72 43 29 80 44 2024-01-31 Group 1
76 0 48 35 49 2024-05-31 Group 1
80 17 50 51 51 2024-09-30 Group 1
84 17 16 40 87 2025-01-31 Group 1
88 98 13 70 27 2025-05-31 Group 1
92 21 30 96 87 2025-09-30 Group 1
96 19 35 32 47 2026-01-31 Group 1
1 21 45 34 61 2018-02-28 Group 2
5 35 15 95 11 2018-06-30 Group 2
9 3 31 94 25 2018-10-31 Group 2
13 65 89 1 7 2019-02-28 Group 2
17 77 41 12 58 2019-06-30 Group 2
... ... ... ... ... ... ...
82 32 99 54 27 2024-11-30 Group 3
86 67 5 71 44 2025-03-31 Group 3
90 79 94 34 53 2025-07-31 Group 3
94 4 60 37 85 2025-11-30 Group 3
98 20 16 32 97 2026-03-31 Group 3
3 70 63 94 98 2018-04-30 Group 4
7 2 13 14 5 2018-08-31 Group 4
11 49 44 20 27 2018-12-31 Group 4
15 11 60 39 10 2019-04-30 Group 4
19 22 96 48 5 2019-08-31 Group 4
23 23 22 30 8 2019-12-31 Group 4
27 39 11 58 89 2020-04-30 Group 4
31 61 72 68 78 2020-08-31 Group 4
35 29 20 7 30 2020-12-31 Group 4
39 53 20 32 98 2021-04-30 Group 4
43 97 31 60 74 2021-08-31 Group 4
47 46 65 15 93 2021-12-31 Group 4
51 31 24 5 75 2022-04-30 Group 4
55 42 59 87 68 2022-08-31 Group 4
59 75 50 62 60 2022-12-31 Group 4
63 5 24 15 83 2023-04-30 Group 4
67 77 12 81 44 2023-08-31 Group 4
71 74 15 11 90 2023-12-31 Group 4
75 34 0 19 81 2024-04-30 Group 4
79 2 26 36 98 2024-08-31 Group 4
83 45 66 9 23 2024-12-31 Group 4
87 74 67 35 98 2025-04-30 Group 4
91 69 78 46 7 2025-08-31 Group 4
95 66 77 91 41 2025-12-31 Group 4
99 66 11 96 91 2026-04-30 Group 4
Вот мой текущий подход:
groups = final_df.groupby('id')
group_keys = list(groups.groups.keys())
bs = pd.DataFrame()
for key in group_keys:
g = groups.get_group(key)
target = g['target']
cycle, trend = sm.tsa.filters.hpfilter(target, lamb=129600)
g['hp_trend'] = trend
bs.append(g)
Моя цель состоит в том, чтобы простосгенерируйте тренд из HP-Filter для каждой группы и добавьте его в эту группу в виде столбца, чтобы у каждой группы был собственный тренд на основе указанного целевого поля.
В настоящее время фрейм данных bs возвращает толькопустой фрейм данных, с которого это началось.Как я могу получить результат, который мне нужен?
Спасибо за чтение.