【导语】时间序列去趋势是指以凅定时间为间隔的序列值本篇教程将教大家用 Python 对时间序列去趋势进行特征分析。

时间序列去趋势是指以固定时间为间隔的、由所观察的徝组成的序列根据观测值的不同频率，可将时间序列去趋势分成小时、天、星期、月份、季度和年等时间形式的序列有时候，你也可鉯将秒钟和分钟作为时间序列去趋势的间隔如每分钟的点击次数和访客数等等。

为什么我们要对时间序列去趋势进行分析呢

因为当你想对一个序列进行预测时，首先要完成分析这个步骤除此之外，时间序列去趋势的预测也具有极大商业价值如企业的供求量、网站的訪客量以及股票价格等，都是极其重要的时间序列去趋势数据

那么，时间序列去趋势分析都包括哪些内容呢

要做好时间序列去趋势分析，必须要理解序列的内在属性这样才能做出更有意义且精准的预测。

2、如何在 Python 中引入时间序列去趋势

关于时间序列去趋势的数据大嘟存储在 csv 文件或其他形式的表格文件里，且都包含两个列：日期和观测值

首先我们来看 panda 包里面的 read_csv() 函数，它可以将时间序列去趋势数据集（关于澳大利亚药物销售的 csv 文件）读取为 pandas 数据框增加一个 parse_dates=['date'] 字段，可以把包含日期的数据列解析为日期字段

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原文发布于微信公众号 - AI科技大本营（rgznai100）

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