如何在pandas中利用时间序列

利用 Pandas 进行时间序列分析的完整攻略大致分为以下几个步骤：

1. 导入 Pandas 和数据集；

2. 将数据集中的日期转换为 Pandas 中的日期格式，并设置为索引；

3. 对时间序列数据进行可视化；

4. 对时间序列进行数据清洗和处理，包括处理缺失值，对数据进行填充等；

5. 对时间序列进行重采样和聚合，比如对数据进行日、周、月等时间间隔的汇总；

6. 对时间序列进行滚动计算，比如对滞后值进行计算，或者对移动窗口进行计算；

7. 对时间序列进行分析和建模，比如检查时间序列的性质、运用 ARIMA 模型进行预测等。

以下是一个具体的实例，我们以 2014 年美国联邦借贷利率的时间序列数据为例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 导入数据集
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/master/notebooks/data/FEDERALFUNDS.csv')
df.head()

# 2. 将日期转换为 Pandas 中的日期格式，并设置为索引
df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'])
df.set_index('DATE', inplace=True)
df.head()

# 3. 对时间序列数据进行可视化
plt.plot(df)
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Federal Fund Rate')
plt.show()

# 4. 对时间序列进行数据清洗和处理
df.dropna(inplace=True)
df = df.asfreq('D', method='pad')

# 5. 对时间序列进行重采样和聚合
df_resampled = df.resample('M').mean()
df_resampled.head()

# 6. 对时间序列进行滚动计算
df_rolling = df_resampled.rolling(window=3).mean()
df_rolling.head()

# 7. 对时间序列进行分析和建模
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

model = ARIMA(df_resampled, order=(5, 1, 0))
results = model.fit()
results.summary()

通过以上操作，我们就可以对时间序列数据进行清洗、聚合、滚动计算、分析建模等操作了。注意，在实际应用中，具体操作可能会因不同的数据集而有所不同，需要根据实际情况进行相应的调整。