Python - Statsmodels.tsa.seasonal_decompose - 缺少數據幀頭部和尾部的值

Question

我有以下數據框，我稱之為“sales_df”：

            Value
Date             
2004-01-01      0
2004-02-01    173
2004-03-01    225
2004-04-01    230
2004-05-01    349
2004-06-01    258
2004-07-01    270
2004-08-01    223
...           ...
2015-06-01    218
2015-07-01    215
2015-08-01    233
2015-09-01    258
2015-10-01    252
2015-11-01    256
2015-12-01    188
2016-01-01     70

我想將它的趨勢與季節性組件分開，為此我通過以下代碼使用statsmodels.tsa.seasonal_decompose：

decomp=sm.tsa.seasonal_decompose(sales_df.Value)
df=pd.concat([sales_df,decomp.trend],axis=1)
df.columns=['sales','trend']

這讓我這樣：

            sales       trend
Date                         
2004-01-01      0         NaN
2004-02-01    173         NaN
2004-03-01    225         NaN
2004-04-01    230         NaN
2004-05-01    349         NaN
2004-06-01    258         NaN
2004-07-01    270  236.708333
2004-08-01    223  248.208333
2004-09-01    243  251.250000
...           ...         ...
2015-05-01    270  214.416667
2015-06-01    218  215.583333
2015-07-01    215  212.791667
2015-08-01    233         NaN
2015-09-01    258         NaN
2015-10-01    252         NaN
2015-11-01    256         NaN
2015-12-01    188         NaN
2016-01-01     70         NaN

請注意，Trend系列的開頭和結尾都有6個NaN。 所以我問，是嗎？ 為什么會這樣？

Answer 1

因為這是預期seasonal_decompose默認情況下，如果使用了對稱的移動平均線filt沒有指定參數（像你一樣）。 頻率是從時間序列推斷出來的。 https://searchcode.com/codesearch/view/86129185/