Python 是一种强大的编程语言，是数据科学家们必不可少的工具。在时间序列方面，Python有很多不同的工具可以用来分析和预测时间序列数据。在本文中，我们将介绍如何使用Python求解时间序列。

时间序列是什么？

时间序列是现实世界中的一种数据类型，它是按照时间顺序排列的一系列值。通常，时间序列是以相等的时间间隔进行采样的，例如每日、每周、每月或每年。时间序列可以是连续的（即在时间轴上有无数个点），也可以是离散的（即只在轴上有有限的点）。时间序列可以涵盖诸如股票市场、气象、财经、交通、电力、销售等领域。

Python中的时间序列处理

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error

#读取时间序列数据
data=pd.read_csv('data.csv',header=None)
#将时间列设置为索引
data[0]=pd.to_datetime(data[0])
data.set_index(0, inplace=True)
#改变列名
data.columns=['value']

#绘制时间序列图
plt.plot(data)
plt.show()

#训练ARIMA模型
model=ARIMA(data.value, order=(5,1,0))
model_fit = model.fit(disp=0)

#预测结果
forecast=model_fit.predict(start='2018-01-01',end='2019-01-01',dynamic=False)
plt.plot(data)
plt.plot(forecast)
plt.show()

结论

Python已经成为处理时间序列的主要工具之一。在本文中，我们使用Python的ARIMA模型对时间系列进行了分析和预测。Python具有众多的数据分析库，使其非常适合进行时间序列分析。