Python Pandas – 绘制自相关图

下面是Python Pandas-绘制自相关图的完整攻略：

1. 什么是自相关图

自相关图是一种用于展示时间序列数据中相关性的图表。它表示一个时间序列与该序列在之前的时间点之间的相关性，也就是时间序列自我比较的结果。在自相关图中，横轴表示时间延迟，纵轴表示相关性。正的时间延迟表示一个时间序列在之前的时间点上与目标时间序列具有相似性，而负的时间延迟表示一个时间序列在之后的时间点上与目标时间序列具有相似性。

2. Python中绘制自相关图的方法

在Python中，我们可以使用Pandas库提供的自相关函数（pandas.plotting.autocorrelation_plot）绘制自相关图。这个函数会将时间序列数据导入为一个Pandas的Series对象，并绘制自相关图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 将数据导入为Pandas的Series对象
data = pd.read_csv('example.csv', index_col=0, parse_dates=True, squeeze=True)

# 绘制自相关图
pd.plotting.autocorrelation_plot(data)

# 显示图形
plt.show()

在此代码示例中，我们读入了来自example.csv文件的时间序列数据，并将其导入为Pandas的Series对象。然后，我们使用pd.plotting.autocorrelation_plot函数绘制了自相关图。最后，我们使用plt.show()函数显示了绘制出的自相关图。

3. 实例说明

假设我们有一个包含了某种商品每周销量的时间序列数据，我们可以使用Pandas库提供的函数绘制它的自相关图，并从中得到一些结论。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入销量数据
data = pd.read_csv('sales.csv', index_col=0, parse_dates=True, squeeze=True)

# 绘制自相关图
pd.plotting.autocorrelation_plot(data)

# 显示图形
plt.show()

我们运行这段代码后，就可以得到销量数据的自相关图了。

从该自相关图中，我们可以发现：

• 该时间序列具有周期性波动，并且在每隔52周出现一个循环。
• 在第52周和第104周，我们可以看到自相关性达到了峰值。

因此，我们可以使用这个周期性的特征来预测未来的销量，并在确定预测结果时给出置信区间。

以上是Python Pandas-绘制自相关图的完整攻略，希望对你有所帮助。