Python绘制时间序列数据的时序图、自相关图和偏自相关图

时序图、自相关图和偏相关图是判断时间序列数据是否平稳的重要依据。

本文涉及的扩展库numpy、pandas、statsmodels一般可以使用pip进行在线安装，如果安装失败，可以到http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载相应的whl文件进行离线安装。

另外，绘制自相关图的函数plot_acf()和绘制偏自相关图的函数plot_pacf()还有更多参数可以使用，请自行挖掘和探索。

from random import randrange import numpy as np import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

def generateData(startDate, endDate): df = pd.DataFrame([300+i*30+randrange(50) for i in range(31)],\ columns=['营业额'],\ index=pd.date_range(startDate, endDate, freq='D')) return df

# 生成测试数据，模拟某商店营业额 data = generateData('20170601', '20170701') print(data)

# 绘制时序图 myfont = fm.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\STKAITI.ttf') data.plot() plt.legend(prop=myfont) plt.show() # 绘制自相关图 plot_acf(data).show() # 绘制偏自相关图 plot_pacf(data).show()

某次运行得到的随机数据为：

营业额 2017-06-01 333 2017-06-02 370 2017-06-03 392 2017-06-04 425 2017-06-05 457 2017-06-06 467 2017-06-07 488 2017-06-08 540 2017-06-09 575 2017-06-10 575 2017-06-11 635 2017-06-12 631 2017-06-13 706 2017-06-14 691 2017-06-15 728 2017-06-16 767 2017-06-17 783 2017-06-18 831 2017-06-19 846 2017-06-20 894 2017-06-21 908 2017-06-22 954 2017-06-23 971 2017-06-24 1011 2017-06-25 1051 2017-06-26 1089 2017-06-27 1120 2017-06-28 1118 2017-06-29 1143 2017-06-30 1181 2017-07-01 1240

相应的时序图为：

从时序图来看，有明显的增长趋势，原始数据属于不平稳序列。

相应的自相关图为：

从自相关图来看，呈现三角对称形式，不存在截尾或拖尾，属于单调序列的典型表现形式，原始数据属于不平稳序列。

相应的偏自相关图为：

从偏自相关图形来看，也不存在截尾或拖尾，属于不平稳序列。

对于不平稳序列而言，要获得平稳序列的方法之一就是进行差分运算，请参考“相关阅读”第一条。