本周的实践内容为时间序列,代码如下:
读取数据
import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.read_excel('D:\homework.xlsx')
data
调整为按季度统计的数据
def getseason(s):
#print(s[5:7])
return s[5:7]
data['季度']=data['日期'].apply(getseason)
def getdate(s):
#print(s[5:7])
return s[0:4]
data['date']=data['日期'].apply(getdate)
data
观察图形趋势
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data['传统汽车销量'])
plt.show()
移动平均法求预测值
#第二季度
Y1=data[data['季度']=='Q2']['传统汽车销量'].reset_index().tail(3)['传统汽车销量'].mean()
print("period1:{}".format(Y1))
#第三季度
Y2=data[data['季度']=='Q3']['传统汽车销量'].reset_index().tail(3)['传统汽车销量'].mean()
print("period2:{}".format(Y2))
#第四季度
Y3=data[data['季度']=='Q4']['传统汽车销量'].reset_index().tail(3)['传统汽车销量'].mean()
print("period3:{}".format(Y3))
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