python - Seasonal adjustment in Python and Scipy

Question

I am looking to seasonally adjust monthly data, using Python. As you can see from these series: www.emconfidential.com, there is a high seasonal component to the data. I would like to adjust for this so that I can better guage if the series trend is rising or falling. Anybody know how to do this easily using scipy or other Python library?

Answer 1

季節ごとの調整を行う魔法の Python ライブラリはありません。このようなことを行うアプリケーションは、かなり大きくなる傾向があります。

自分で計算してから、scipy を使用して残りを計算する必要があります。

Answer 2

まさにあなたが探しているものと思われるパッケージがあります。seasonalパッケージをチェックしてください。ここにリンクがあります。個人的にはとても便利だと思いました。

Answer 3

Facebook のデータ サイエンス チームによって開発されたProphetをお勧めします。これには Python+R API があり、時系列予測に使用されますが、系列をそのコンポーネント (トレンドと季節性) に分解するためだけに使用できます。分解を簡単に調整して視覚化できます。

from fbprophet import Prophet
import numpy as np
import pandas as pd

# Create series
np.random.seed(0)
x = np.arange(0, 10, .285)
y_periodic = np.sin(x*np.pi)
y_random = np.random.normal(size=len(x))
y_trend = x / 10.
df = pd.DataFrame({'ds': pd.date_range('01-01-2017', periods=len(x)),
                    'y': y_periodic})
df.head() # has to be a DataFrame with columns "ds" and "y"
df.set_index('ds').plot(style='-*')

# Estimate the model
m = Prophet()
m.fit(df);
forecast = m.predict(df)
m.plot_components(forecast);

Answer 4

これのプログラミングの側面についてはわかりませんが、これを解決するために移動平均を真剣に検討します.