時系列 'XYZ.csv' (2 年間にわたって収集された販売データ) から季節性、傾向、残差を分離しようとしています。
[XYZ.csv には、日付と売上高の 2 つの列が含まれています。日付はコード内のインデックスとして設定されています。]
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
df = pd.read_csv('XYZ.csv')
df.date=pd.to_datetime(df.date)
df.set_index('date',inplace=True)
res = sm.tsa.seasonal_decompose
(df.colA.interpolate(),freq=?, model='additive')
resplot= res.plot()
observed = res.observed
seasonality = res.seasonal
このコードは正常に動作します。唯一の問題は、この時系列の頻度を計算する方法を理解することですか? そして、私がそれを行うことができる事前定義された方法があれば。事前に助けや提案をありがとう！