Как эффективно анализировать данные временных рядов с помощью pandas?

Несколько рекомендаций, как эффективно анализировать данные временных рядов с помощью pandas:

• Работать с датами и временем. habr.com Это позволяет фильтровать и анализировать данные временных рядов. habr.com Например, можно выбрать данные по диапазону дат. habr.com
• Обрабатывать пропущенные значения. habr.com Они могут возникать из-за ошибок при сборе данных или временных перерывов в измерениях. habr.com Для заполнения пропущенных значений можно использовать интерполяцию на основе соседних значений. habr.com
• Извлекать временные характеристики. vk.com Из временного ряда можно извлечь год, месяц, неделю или день недели. vk.com
• Работать с часовыми поясами. vk.com Это важно, если нужно работать с данными, которые находятся в разных часовых поясах. vk.com
• Использовать методы прогнозирования. www.tutorialspoint.com Для анализа и составления прогнозов можно применять скользящие средние, экспоненциальное сглаживание и модели ARIMA. www.tutorialspoint.com
• Обнаруживать аномалии. www.tutorialspoint.com Для этого можно использовать методы, основанные на скользящих средних и стандартных отклонениях. www.tutorialspoint.com

Для анализа данных временных рядов также могут использоваться другие библиотеки, например, matplotlib и seaborn для создания графиков и визуализации данных, statsmodels для статистического анализа. habr.com