Python seasonal_decompose function 來自 Statsmodels 庫給出 ValueError

Question

我正在嘗試使用 Statsmodels 庫中的 seasonal_decompose function 來分解我的時間序列數據的季節性和趨勢，但我收到了 ValueError

數據：

                    A (Current average)
     TS 
2017-12-01 00:01:00 3.274965
2017-12-01 00:02:00 3.274083
2017-12-01 00:03:00 3.262563
2017-12-01 00:04:00 3.278352
2017-12-01 00:05:00 3.251769

數據索引：

ts_log.index

output：

DatetimeIndex(['2017-12-01 00:01:00', '2017-12-01 00:02:00',
               '2017-12-01 00:03:00', '2017-12-01 00:04:00',
               '2017-12-01 00:05:00', '2017-12-01 00:06:00',
               '2017-12-01 00:07:00', '2017-12-01 00:08:00',
               '2017-12-01 00:09:00', '2017-12-01 00:10:00',
               ...
               '2018-01-04 23:26:00', '2018-01-04 23:27:00',
               '2018-01-04 23:28:00', '2018-01-04 23:29:00',
               '2018-01-04 23:30:00', '2018-01-04 23:31:00',
               '2018-01-04 23:32:00', '2018-01-04 23:33:00',
               '2018-01-04 23:34:00', '2018-01-04 23:35:00'],
              dtype='datetime64[ns]', name='TS', length=50000, freq=None)

分解季節性

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
decomposition = seasonal_decompose(ts_log)

錯誤：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-79-7ca5a90bdbf8> in <module>()
      1 from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
----> 2 decomposition = seasonal_decompose(ts_log)
      3 
      4 trend = decomposition.trend
      5 seasonal = decomposition.seasonal

C:\Users\Paras Mani\Anaconda2\envs\py3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\seasonal.py in seasonal_decompose(x, model, filt, freq, two_sided)
     82             freq = pfreq
     83         else:
---> 84             raise ValueError("You must specify a freq or x must be a "
     85                              "pandas object with a timeseries index with"
     86                              "a freq not set to None")

ValueError: You must specify a freq or x must be a pandas object with a timeseries index witha freq not set to None

這里我使用時間序列索引，但頻率設置為無。 我怎樣才能改變頻率。

Answer 1

如果您有 pandas dataframe 和DateTimeIndex ，您可以檢查其頻率屬性。

print(df.index.freq)

如果這返回None ，您可以通過直接分配給df.index.freq屬性或使用df.asfreq()方法來設置頻率。 例如。

# Set df freq to 120 min
df.index.freq = '120t'
df.asfreq('120t')

使用df.asfreq()將允許您輕松地在頻率之間重新采樣/轉換並處理重新采樣。 您可以在此處找到有效偏移別名列表（代碼的“t”部分）。 或者您可以運行pd.tseries.offsets.__all__以僅獲取有效偏移量的列表（注意，這不會打印別名，因此您會看到Minute而不是min或t ）。

一旦您的 dataframe 具有有效時間，您就可以運行 seasonal_decompose()。 從statsmodels 0.12.2 中的實驗來看，頻率超過 1 小時即freq < '60T'導致ValueError: freq T not understood. Please report if you think this is in error. ValueError: freq T not understood. Please report if you think this is in error. 被拋出。 如果這意味着您需要對df進行下采樣，我建議您按照以下df.resample('1H').median()方式使用 as 方法。

Answer 2

嘗試這個：

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
decomposition = seasonal_decompose(x, model='additive', filt=None, freq=52)
fig = decomposition.plot()
plt.show()