python - Python による時系列分析

Question

そのため、被験者のセンサーベースの時系列データを秒間隔で測定し、各時点での対応する心拍数を Excel 形式で取得しています。私の目標は、経時的な傾向があるかどうかを分析することです。Python にインポートすると、特定の数値は表示されますが、時刻は表示されません。しかし、Excel にインポートすると、簡単に時刻形式に変換できます。

Python では次のようになります。 (列 1 = タイムスタンプ、列 2 = 心拍数 (bpm))

ただし、これは次のようになります。

これは、Pythonで日時形式に変換しようとしたものです:

import datetime
Time = datetime.datetime.now()
"%s:%s.%s" % (Time.minute, Time.second, str(Time.microsecond)[:2])
if isinstance(Time,datetime.datetime):
    print ("Yay!")

df3.set_index('Time', inplace=True)

これを行うと、時間が datetime64 [ns] ではなく float64 として認識されます。

したがって、この時系列をプロットしようとすると、次のようになります。

このデータセットを使用して Python の傾向を分析するために、Dickey-fuller Test も実行しました。Python での時間列の構成ミスは、実際に ADF テストに影響しますか? このコードでは「心拍数」列の傾向のみが分析されるため、問題にはならないはずです。

使用したコードは次のとおりです。

#Perform Dickey-Fuller test:
    print("Results of Dickey-Fuller Test:")
    dftest=adfuller(df3 ['HeartRate'], autolag='AIC')
    dfoutput=pd.Series(dftest[0:4], index=['Test Statistic','p-value','#Lags Used','Number of Observations Used'])
    for key,value in dftest[4].items():
        dfoutput['Critical Value (%s)'%key] = value
    print(dfoutput)

test_stationarity(df3)

私はこれを正しく行いましたか？私は工学分野での経験がなく、高齢者の医療を改善するためにこれを行っているので、どんな助けも大歓迎です!

前もって感謝します！:)