如何用Python對數(shù)據(jù)進行差分

處理過與時間有關的數(shù)據(jù)的人都知道，差分變化經(jīng)常用來使得結(jié)果更加直觀。在這篇文章里將會教你如何用Python來實現(xiàn)這一目的，讀完這篇文章，你將會掌握以下技能：

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1、知道什么是差分變換以及滯后差分和差分階數(shù)的設置

2、如何手動計算差分

3、怎樣使用Pandas內(nèi)置的差分函數(shù)

所以，讓我們趕緊開始吧！

為什么要對時間序列數(shù)據(jù)進行差分？

首先來看下為什么要對數(shù)據(jù)進行差分變化，差分變化可以消除數(shù)據(jù)對時間的依賴性，也就是降低時間對數(shù)據(jù)的影響，這些影響通常包括數(shù)據(jù)的變化趨勢以及數(shù)據(jù)周期性變化的規(guī)律。進行差分操作時，一般用現(xiàn)在的觀測值減去上個時刻的值就得到差分結(jié)果，就是這么簡單，按照這種定義可以計算一系列的差分變換。

滯后差分

連續(xù)觀測值之間的差分變換叫做一階滯后差分。滯后差分的步長需要根據(jù)數(shù)據(jù)的時間結(jié)構(gòu)做調(diào)整，例如對于周期性變化的數(shù)據(jù)，這個時間步長就是數(shù)據(jù)變化的周期。

差分階數(shù)

在進行一次差分之后，時間項的作用并沒有完全去掉，將會繼續(xù)對差分結(jié)果進行差分變化，直到完全消除時間項的影響因素為止，這個過程中進行的差分操作次數(shù)就稱為差分階數(shù)。

洗發(fā)水銷售數(shù)據(jù)

這份數(shù)據(jù)是三年來每月洗發(fā)水的銷售情況，總共有36個數(shù)據(jù)記錄，原始數(shù)據(jù)來自Makridakis, Wheelwright和 Hyndman (1998).，可以從下面的地址下到數(shù)據(jù)：

下面的代碼將會導入數(shù)據(jù)并將結(jié)果畫成折線圖，如下所示：

手動差分

在這一部分中，我們將會自定義一個函數(shù)來實現(xiàn)差分變換，這個函數(shù)將會對提供的數(shù)據(jù)進行遍歷并根據(jù)指定的時間間隔進行差分變換。具體代碼如下：

從上面的代碼中可以看到該函數(shù)將會根據(jù)指定的時間間隔來對數(shù)據(jù)進行變換，一般來說，通常會計算間隔一個數(shù)據(jù)的差分，這樣的結(jié)果比較可靠。當然，我們也可以將上面的函數(shù)進行一定的改進，加入差分階數(shù)的指定。

下面將這函數(shù)應用到上面洗發(fā)水銷售的數(shù)據(jù)中去，運行之后繪出下面的圖，具體如下：

自動差分

Pandas庫里提供了一個函數(shù)可以自動計算數(shù)據(jù)的差分，這個函數(shù)是diff()，輸入的數(shù)據(jù)是“series'或”DataFrame'類型的，像前面自定義函數(shù)那樣，我們也可以指定差分的時間間隔，不過在這里這個參數(shù)叫做周期。

下面的例子是用Pandas內(nèi)置函數(shù)來計算差分的，數(shù)據(jù)類型是series的，使用Pandas內(nèi)置函數(shù)的好處是代碼工作量減少了不少，而且繪出的圖中包含更詳細的信息，具體效果如下：

總結(jié)

讀完本文想必你已經(jīng)學會用python來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的差分了，尤其是對差分的概念，手動差分，以及使用Pandas內(nèi)置函數(shù)進行差分都有所了解了。如果有什么好的想法歡迎在評論欄里留下。

python 如何對離散點求導 差分法的命令是什么

基于文本文檔(Markdown) 設想好需要的基本需要的表、字段、類型；

使用 Rails Migration 隨著功能的開發(fā)逐步創(chuàng)建表；

隨著細節(jié)功能的開發(fā)、需求，逐步增加字段，刪除字段，或者調(diào)整字段類型；

第一個 Release 的時候清理 Migrations 合并成一個;

隨著后期的改動，逐步增加、修改、刪除字段或表。

基本上我的所有項目都是這么搞的，這和項目是否復雜無關。

python compare函數(shù)

cmp是python的內(nèi)建函數(shù).

cmp(x,y) 用于 compare x 和 y的值.

sort(cmp)只是用于說明,python中函數(shù)也是可以作為參數(shù)傳入其他函數(shù)來進行調(diào)用的,排序的依據(jù)就是cmp.

python中的split函數(shù)的用法是什么？

class Calculator(Exception):

try:

x = input('Enter the first number:')

y = input('Enter the second number:')

print(int(x)/int(y))

except ZeroDivisionError:

print('The second number cannot be Zero')

except ValueError: #int方法拋出的是ValueError，所以使用TypeError是捕獲不到異常的

print('That wasn\'t a number')

執(zhí)行方法：

Python在執(zhí)行時，首先會將.py文件中的源代碼編譯成Python的byte code（字節(jié)碼），然后再由Python Virtual Machine（Python虛擬機）來執(zhí)行這些編譯好的byte code。這種機制的基本思想跟Java，.NET是一致的。

然而，Python Virtual Machine與Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一種更高級的Virtual Machine。

這里的高級并不是通常意義上的高級，不是說Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更強大，而是說和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距離真實機器的距離更遠。

標題名稱：python差分函數(shù),python差分法
網(wǎng)站路徑：http://chinadenli.net/article2/hcpioc.html

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