|
处理数据的时候,会遇到差分,差分有多阶差分和多步差分。处理时间序列的数据都可能遇到多阶和多步差分。为了方便,编写了差分公式以及差分还原公式。
1、原始数据
| date |
water power |
| 198901 |
67.20 |
| 198902 |
65.30 |
| 198903 |
74.40 |
| 198904 |
95.10 |
| 198905 |
117.80 |
| 198906 |
126.10 |
| 198907 |
125.20 |
二、多阶、多步差分的计算
#自定义差分 seires是数组名称是NUMPY或者DATAFRAME数组;step是步长或者周期,也就是步差分参数,是整数,可以小于0;finite是差分阶数,为大于零的整数;axis 是列差分或者行差分,分别为1,0,默认为0)
def yydiff(seires,step,finite,axis):
data3=data2
for mm in range(0,finite): #计算阶差分
yydiff_step=data3.diff(step,axis) #计算步差分
yydata_finite=data3[:step]
data3=yydiff_step.dropna() #删掉差分被差掉的记录
kk=0
for kk in r
|