python做时间序列的方法：首先导入需要的工具包，输入“data.plot()”，“plt().show()”命令绘制时序图；然后由acf，pacf判断模型参数即可。
采用python进行简易的时间序列预测流程
时间序列可视化——>序列平稳——>acf,pacf寻找最优参——>建立模型——>模型检验——>模型预测
涉及到的工具包如下：#-*-coding:utf-8-*-
importpandasaspd
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
fromrandomimportrandrange
fromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacf
fromstatsmodels.tsa.arima_modelimportARIMA
fromstatsmodels.apiimporttsa原始数据
时间序列是与时间相关的一组数据，这里的数据主要是生成的模拟数据，仅是为了练习一下处理【时间序列】的流程。defgenerate_data(start_date,end_date):
df=pd.DataFrame([300 i*30 randrange(50)foriinrange(31)],columns=[income],
index=pd.date_range(start_date,end_date,freq=D))
returndf
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