darts，一个超强的 Python 库！

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大家好，今天为大家分享一个超强的 Python 库 - darts。

Github地址：https://github.com/unit8co/darts

时间序列数据在各行各业中都扮演着重要的角色。无论是股票价格、气象数据、销售记录还是其他领域的数据，时间序列分析和预测都可以帮助我们了解数据的趋势、周期性和未来走向。Python Darts 是一个强大的库，专门用于时间序列分析和预测。本文将详细介绍 Python Darts，并提供丰富的示例代码，帮助大家了解如何使用这个工具来处理时间序列数据。

什么是 Python Darts？

Python Darts（Data Analysis of Real-Time Streams）是一个用于时间序列分析和预测的开源库。它提供了一组强大的工具和算法，帮助数据科学家、分析师和工程师处理时间序列数据。Darts 是一个灵活且易于使用的工具，支持多种时间序列问题，包括预测、异常检测、时间序列生成和模型评估。

Python Darts 的主要功能优点

多种时间序列模型：Darts 支持多种时间序列模型，包括经典的 ARIMA、Prophet、RNN、LSTM 等，能够选择适合您数据的最佳模型。
集成性能度量：Darts 提供了多种性能度量指标，用于评估时间序列模型的性能，包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
时间序列生成：Darts 可以生成具有指定统计属性的时间序列数据，这对于模拟数据或扩展现有数据集非常有用。
异常检测：可以使用 Darts 来检测时间序列中的异常值，可以识别数据中的问题或突发事件。

安装 Python Darts

要开始使用 Python Darts，需要在 Python 环境中安装它。可以使用 pip 包管理器来安装 Darts。

在终端或命令提示符中运行以下命令：

pip install darts

安装完成后，可以在 Python 代码中导入 Darts 并开始使用它。

import darts

基本用法示例

通过一个简单的示例来了解 Python Darts 的基本用法。假设有一组月度销售数据，希望使用时间序列分析来预测未来几个月的销售额。

创建时间序列

首先，需要创建一个时间序列对象并加载销售数据。

import pandas as pd
from darts import TimeSeries

# 创建销售数据
data = pd.Series([100, 120, 140, 160, 180, 200],
                 index=pd.date_range(start='2022-01-01', periods=6, freq='M'))

# 创建时间序列对象
sales_ts = TimeSeries.from_series(data)

在上述代码中，使用 Pandas 创建了一个包含销售数据的 Series 对象，并将其转换为 Darts 的时间序列对象。

划分训练集和测试集

为了进行时间序列预测，通常需要将数据划分为训练集和测试集。将前四个月的数据用于训练，后两个月的数据用于测试。

train, test = sales_ts.split_after(pd.Timestamp('2022-04-30'))

使用时间序列模型进行预测

接下来，可以选择一个时间序列模型并在训练集上拟合模型。

from darts.models import ExponentialSmoothing

# 初始化并拟合指数平滑模型
model = ExponentialSmoothing()
model.fit(train)

进行未来的销售额预测

现在，可以使用训练好的模型来预测未来的销售额。

from darts import forecasting

# 预测未来两个月的销售额
forecast = model.predict(n=2)

# 显示预测结果
print(forecast)

进阶用法示例

除了基本用法外，Python Darts 还提供了一些进阶功能，以满足更复杂的时间序列分析需求。

自动模型选择

Darts 提供了自动模型选择功能，可以选择最适合您数据的时间序列模型。

from darts.utils import best_model

# 自动选择最佳模型
best_model = best_model(train, models=[
    ExponentialSmoothing(),
    forecasting.ARIMA(),
    forecasting.NaiveSeasonal(),
])

# 拟合最佳模型
best_model.fit(train)

高级性能评估

Darts 支持多种性能评估指标，可以更全面地评估模型的性能。

from darts.metrics import rmse, mape

# 计算均方根误差（RMSE）
rmse_score = rmse(test, forecast)

# 计算平均绝对百分比误差（MAPE）
mape_score = mape(test, forecast)

# 打印性能评估指标
print(f'RMSE: {rmse_score:.2f}')
print(f'MAPE: {mape_score:.2%}')