Understanding Time Series Analysis in Python

27 Understanding Time Series Analysis in Python のメモ

1. from pandas import datetime
   from datetime import datetime
   

   datetimeはpandasではなくdatetimeからインポートする

2. import kagglehub
   path = kagglehub.dataset_download("redwankarimsony/shampoo-saled-dataset")
   def parser(x):
     return datetime.strptime('190'+x, '%Y-%m')
   
   series = read_csv('/home/shrishti/shampoo_sales.csv', header=0, parse_dates=[0], index_col=0, squeeze=True, date_parser=parser)
   series = read_csv(path+'/shampoo_sales.csv', header=0, parse_dates=[0], index_col=0, date_parser=parser)
   

   squeezeオプションは廃止された。一行しかないcsvを読むとデータフレームとして読み込まれるが、それをSeriesに変換するには読み込んだデータフレームに.squeeze()メソッドを使って変換する。(読み込んだshampoo_sales.csvは二行なのでsqueezeの必要なし)

3. model = ARIMA(series, order=(5,1,0))
   model_fit = model.fit(disp=0)
   model_fit = model.fit()
   print(model_fit.summary())
   

   fitメソッドのdispオプション(表示の抑制など)は廃止された