利用 Python 进行时间序列分析

作者/分享人:张雨萌
向 Ta 提问
1.清华大学计算机科学与技术系硕士毕业,研究方向:数据分析、自然语言处理; 2.受欢迎的知乎科技专栏作家,专栏关注量15000; 3.个人已出版机器学习算法类技术书籍。

时间序列分析在数据挖掘与统计分析中具有举足轻重的地位,它帮助人们从已有的时间序列数据中挖掘规律、预测未知,尤其是在金融量化分析领域,这绝对是不可不提、不可不用的利器,他是一切模型和策略的构建基础。

在 Python 中,时间序列通常使用 0 Pandas 中的 Series 或 Dataframe 结构来表示,与一般数值型的 Series 或 Dataframe 结构本质上是一样的,但是有一个重要的不同之处就在于他的索引数据是时间类型的。

基于上述需求和特点,全文内容分为三大部分:

  1. 首先学习如何利用 Python 有效的表示日期类型数据;
  2. 然后聚焦日期型索引的表示和操作方法;
  3. 最后详细探讨利用 Pandas 处理时间序列的核心技巧。
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