時間序列實踐作業

2021-10-03 15:36:30 字數 1344 閱讀 4020

本週的實踐內容為時間序列,**如下:

讀取資料

import pandas as pd

import numpy as np

data=pd.read_excel(

'd:\homework.xlsx'

)data

調整為按季度統計的資料

def

getseason

(s):

#print(s[5:7])

return s[5:

7]data[

'季度'

]=data[

'日期'].

(getseason)

defgetdate

(s):

#print(s[5:7])

return s[0:

4]data[

'date'

]=data[

'日期'].

(getdate)

data

觀察圖形趨勢

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data[

'傳統汽車銷量'])

plt.show(

)

移動平均法求**值

#第二季度

y1=data[data[

'季度']==

'q2'][

'傳統汽車銷量'

].reset_index(

).tail(3)

['傳統汽車銷量'

].mean(

)print

("period1:{}"

.format

(y1)

)#第三季度

y2=data[data[

'季度']==

'q3'][

'傳統汽車銷量'

].reset_index(

).tail(3)

['傳統汽車銷量'

].mean(

)print

("period2:{}"

.format

(y2)

)#第四季度

y3=data[data[

'季度']==

'q4'][

'傳統汽車銷量'

].reset_index(

).tail(3)

['傳統汽車銷量'

].mean(

)print

("period3:{}"

.format

(y3)

)

實踐實習作業

1.編譯器 優化分別優化了哪些 調整 新的視角 新的視角強調的重點是針對問題的演算法 即選擇和構造適合於問題的演算法 表驅動狀態機 將問題抽象為另一種等價的數學模型或假想機器模型 2.總結gcc靜態庫和動態庫的製作 動態庫製作 so gcc shared fpic o lib libadd.so s...

Quartz作業排程實踐

quartz的使用場景 例如 每5秒對某個平台傳輸資料 quartz框架的一些基礎概念解釋 scheduler 作業排程器。ijob 作業介面,繼承並實現execute,編寫執行的具體作業邏輯。jobbuilder 根據設定,生成乙個詳細作業資訊 jobdetail triggerbuilder 根...

時間序列分析

協方差矩陣和相關係數主要研究兩個連續變數的相似程度 相關性 協方差公式 協方差矩陣 相關係數 cov x,y var x var y 相關係數矩陣 可以使用ljung box方法進行檢驗。即box.test data,type ljung box lag num 來檢驗,當p value大於0.05...