Я откорректировал свои данные, чтобы запускать season_decompose из statsmodels с помощью resample, мой исходный индекс - это столбец даты и времени:
df2 = df2.set_index('Timeindex')
y = df2['Target'].resample('W').sum()
rcParams['figure.figsize'] = 18, 8
decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(y, model='additive')
fig = decomposition.plot()
plt.show()
Итак, я до сих пор суммировал свои больше илименьше суточных данных (некоторые даты отсутствуют) к недельным данным, наблюдаемый график на графике работает, график трендов тоже, но сезонный график отсутствует.
Мои исходные данные - 52 недели за 2 годаТаким образом, в общей сложности 104 точки данных, если я установлю:
decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(y, model='additive', freq=52)
, это также пусто, так какова правильная частота в этом случае?
графиквыглядит следующим образом: Анализ временных рядов в Python - ошибка форматирования панд - statsmodels
, но часть сезона пуста.
Если я использую тот же подход с повторной выборкой данных за месяц, он полностью работает.