这篇文章主要讲解了用python进行时间序列分析的方法，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

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什么是时间序列

时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。在这里需要强调一点的是，时间序列分析并不是关于时间的回归，它主要是研究自身的变化规律的（这里不考虑含外生变量的时间序列）。

为什么用python

　　用两个字总结“情怀”，爱屋及乌，个人比较喜欢python，就用python撸了。能做时间序列的软件很多，SAS、R、SPSS、Eviews甚至matlab等等，实际工作中应用得比较多的应该还是SAS和R，前者推荐王燕写的《应用时间序列分析》，后者推荐“基于R语言的时间序列建模完整教程”这篇博文（翻译版）。python作为科学计算的利器，当然也有相关分析的包:statsmodels中tsa模块，当然这个包和SAS、R是比不了，但是python有另一个神器：pandas！pandas在时间序列上的应用，能简化我们很多的工作。

环境配置

　　python推荐直接装Anaconda，它集成了许多科学计算包，有一些包自己手动去装还是挺费劲的。statsmodels需要自己去安装，这里我推荐使用0.6的稳定版，0.7及其以上的版本能在github上找到，该版本在安装时会用C编译好，所以修改底层的一些代码将不会起作用。

时间序列分析

1.基本模型

　　自回归移动平均模型(ARMA(p，q))是时间序列中最为重要的模型之一，它主要由两部分组成： AR代表p阶自回归过程，MA代表q阶移动平均过程，其公式如下：

　　 依据模型的形式、特性及自相关和偏自相关函数的特征，总结如下：

在时间序列中，ARIMA模型是在ARMA模型的基础上多了差分的操作。

2.pandas时间序列操作

大熊猫真的很可爱，这里简单介绍一下它在时间序列上的可爱之处。和许多时间序列分析一样，本文同样使用航空乘客数据（AirPassengers.csv）作为样例。

数据读取：

# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pdfrom datetime import datetimeimport matplotlib.pylab as plt
# 读取数据，pd.read_csv默认生成DataFrame对象，需将其转换成Series对象df = pd.read_csv('AirPassengers.csv', encoding='utf-8', index_col='date')df.index = pd.to_datetime(df.index) # 将字符串索引转换成时间索引ts = df['x'] # 生成pd.Series对象# 查看数据格式ts.head()ts.head().index

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