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是否可以在Pandas中使用EWMA进行预测？例如，如果我有2月1日到3月31日两个月的网站点击量的每日数据，但在数据中看不到任何趋势或季节性，似乎我应该能够使用EWMA来“预测”稍后的点击量，比如4月10日。在Excel中，我可以想象在3月31日之后填充大约10个日期或行，并计算移动平均值，其中4月10日的5天EWMA将基于前几天的加权预测。有没有办法在
浏览 0提问于2017-01-25得票数 2
我有几年前的每日数据。如果我首先想知道这些数据的月平均值是多少，那么为了预测出未来几年的月平均预测值，我编写了以下代码。例如，我对未来几个1月份的预测将是过去几个1月份的平均值，对2月份、3月份等也是如此。在过去的几年中，我的1月份数字是51.8111，所以对于我预测期间的1月份，我希望每个1月份的每一天都是这个51.8111数字(即将每月的粒度
浏览 8提问于2020-05-06得票数 0
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我在Pandas DataFrame中有一个时间序列，我的一列包含模型预测的每日残差。我想找出每个月的平均值，并从每一天的模型预测中减去这个月的平均值。resample('M', how='mean')我可以得到每月平均，但我不知道如何确保正确的每月平均使用在每一天的模型预
浏览 8提问于2014-06-11得票数 1
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使用机器学习预测行数
、、、、
我正在尝试预测每天和每小时的行数。我有issue_datetime (年、月、日、小时)作为重要的特性。我使用graph应用了不同的回归技术(线性、决策树、随机森林、xgb)，但无法获得更好的准确性。我还在考虑根据过去的数据设置阈值，比如在去掉离群值后取每日、每月计数的平均值，并将其设置为阈值。最好的方法是什么？
浏览 10提问于2017-01-20得票数 1
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每日天然气价格结算。A栏:2018年12月至2026年12月的各行-B栏:2018年12月至2026年12月的天然气开盘价-C栏:2018-2026年12月以前的天然气价格。我想使用Python中的梯度增强算法来预测2026年12月以后的价格，但我认为通常情况下，该算法的输出在实现D矩阵和随后的命令之后返回某种数组，然后再运行几个步骤得到散点图。
有个问题。使用数组(生成的数据)，
浏览 0提问于2018-11-13得票数 0
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我有一个时间序列，包含1986到2019年间的每日数据。我想知道选择滚动均值和标准差窗口的正确方法是什么。我在想252天--一年的营业天数，但我不确定这是不是太大了。
浏览 22提问于2019-11-15得票数 0
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我正在使用pandas将低频数据转换为高频数据(例如，从每月到每天)。在进行此转换时，我希望得到的高频索引跨越整个低频窗口。例如，假设我有一个每月的系列，如下所示：from pandas import *s = Series(data但我真正想要的是从2011-01-01到2012-02-29的天数，这样，即使2012-01-31仍然是该月唯一的非NaN观察，每日指数也可以“填满”整个1月份。在每月到每日
浏览 0提问于2012-10-11得票数 3
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我正在尝试计算以下链接的NARR每日网格数据集的30年平均气温(1981-2010年平均值)。最后，对于每个网格点，我需要一个包含365个值的数组，每个值都包含根据当天30年的数据计算出的当天平均温度。例如，每个网格点数组中的第一个值将是根据该网格点的30年(1981-2010) 1月1日温度数据计算出的1月1日平均温度。我的最终目标是能够使用这个新的30yrNormal数组来计算每日温度异常。这样做的问题是，它是取每日温度和全年<e
浏览 55提问于2020-06-22得票数 0
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对于每一天，我想获取从上午8点到下午5点的值的平均值。使用这些每日平均值，我想为一个范围创建一个新的平均值-例如，一个月或一年或自定义选择的范围。我如何在Pandas中做到这一点呢？例如，日范围为上午8点至下午5点的2011年8月至2011年11月期间的平均值
2010-08-31 12:30:00
浏览 0提问于2013-07-01得票数 1
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我正在编写一个HAR-RV波动模型，在该模型中，我将每天、每周和每月的数据进行回归，以预测明天的日波动率。我有6年的每日数据，我想对其进行回溯。天)开始的一个月(-30天)，以及从1/16/2015 (-7天)开始和从12/24/2014 (-30天)开始的一个月，等等。然而，通过使用asfreq('W')和asfreq('M')，我得到了每个月的31个每日数据点(OK)，每个月的1个月数据点(not )和每
浏览 2提问于2015-01-25得票数 0
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make_future_dataframe似乎只生成带有日期(ds)值的数据帧，在使用下面的代码时，这反过来会导致ValueError: Regressor 'var' missing from dataframe='US')m.fit(df)
forecasts = m.predict(m.make_future_dataframe(periods=7)) 翻阅python文档，似乎没有提到如何使用Prophet来
浏览 87提问于2020-11-13得票数 2
我有每日数据，我想通过使用前3个值的滚动平均值来扩展它(而不是创建新列)。在创建该值之后，我希望能够使用它来预测以下内容，等等。Value6/2/2020 126/4/2020 15我想每次都用滚动平均值我知道pandas有一个滚动均值函数，但是我不想创建
浏览 2提问于2020-08-27得票数 0
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我已经通过下载的雅虎金融.csv文件导入了ADSK的每日返回数据。ADSKcsv <- read.csv("ADSK.csv", TRUE)class(ADSKcsv)上面的代码为每个日期生成了一个平均值计算。我的目标是根据这些数据计算YoY回报，首先将每日回报转换为年度回报
浏览 31提问于2020-05-17得票数 0
论文中的问题是：“通过条形图的方式--根据爱丁堡市的销售量，显示每年最繁忙的月份，条形图应该有12条，每个月一条，总销售额应该是该月销售额与可获得的每一年数据的平均值。”import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Date': ['01/07/2020','01/08/2020','01/09/2020','01/10/2020'
浏览 7提问于2021-06-03得票数 0
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我使用python模块pandas及其函数resample来计算数据集的平均值。我想知道我如何才能知道每天/每个月的重采样发生了什么。在下面给出的例子中，我计算了1月、2月和3月这三个月的平均值。在这种情况下，我问题的答案是:1月份的N= 31，2月份的N= 29，3月份的N= 31。对于更复杂的数据，有没有办法获得关于N的信息？import pandas as pd
import num
浏览 4提问于2013-11-21得票数 0
我想写一个NetCDF，它将包含所有年份的每年366天，在非闰年的情况下，将2月28日的值重复为2月29日的值。我如何构建时间值的列表/数组，以便在非闰年期间，2月29日时隙包含与2月28日相同的时间值？这真的是我想要做的吗，还是有另一种通常用于此的方法？我担心的是，为了满足Panoply等软件的要求，我需要对非闰年的“填充物”2月29日做一些说明。Panoply是我在进行数据分析时用于快速绘图的软件。
浏览 1提问于2018-03-09得票数 0
我有一个时间序列数据集和2015-2022年期间的每日观测数据。然而，2015-2018年只有半年的数据:从1月到6月(7月至12月的所有日子都是NAs)。根据2019-2022年的数据，我想用缺少的几个月来填充所有的NA。换句话说，我想根据其他年份的现有数值计算缺失月份的每一天的平均值。然后，我需要用相应的计算方法来填充NA。下面是创建一个DataFrame的代码，它表示我的数据集和存在的问题：import <
浏览 5提问于2022-09-21得票数 0
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Pandas时间序列预测只适用于csv文件，因为我想预测未来6个月的数据库值。我在我的python代码中从数据库中获取了数据，这意味着我有数据作为查询，而不是在csv file.So中，我如何使用时间序列预测方法。我使用这个链接来预测他们使用的pd.read_csv(文件)链接中的
浏览 0提问于2016-05-20得票数 1
我需要开发一个系统，用户可以分析过去的销售记录，并可以预测下一年的每月销售。在那里，我使用简单的线性回归，并得到过去5年的过去的每月销售记录，并创建一个线图。X= month 例如，我得到了一个月的销售额，一月为期5年，得到了平均值，并绘制了12个月的图表。那么，我如何让用户根据线性回归方程的图表来预测明年的月销售额呢？
浏览 2提问于2016-05-31得票数 0
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