python - 如何处理具有多个序列的时间序列预测分析
问题描述
好的,我会问更详细的。我正在更新问题并将添加图像。如图所示,我有这些行业的行业和职位空缺数据。第一列是日期,它是一个索引。其他 18 列是部门的职位空缺数据。
现在我的问题是,
当我绘制季节性和移动平均线等计算图表时,每个部门都有 18 个表格。
例如,医疗保健行业或采矿业。
我正好有这三张桌子中的 18 张。在数据预处理阶段结束时,我将拥有几乎数百个表。当我将它们上传到我的 github 个人资料时,我想在 readme.md 部分中逐表告诉他们。但这样下去是不可能的。你觉得我走对了吗?我想想。还是我让自己为难?
有没有其他方法来分析它们?不能合并吗?在这一点上,我愿意接受建议……我是第一次进行时间序列分析。
解决方案
推荐阅读
- php - 是否有一种更快的方法可以按距离循环遍历 woocommcercs 中的所有产品
- javascript - Jquery Ajax 请求以数组格式返回数据 data[0]....data[100]
- java - 使用 Openweather API 获取特定日期的天气 - 解析 JSON 响应
- angular - Spring RestController Post 方法不起作用但 get 方法有效
- java - 如何在 recyclerview 元素中设置固定的 CountDownTimer?
- java - 如何用 Junit 测试 jdbc 方法?
- r - R:用特定数据范围的平均值替换数据框中的某个值
- django - 在 Django 模型中,我可以获取一个字段的值,对其进行处理并将其存储在另一个字段中吗?
- nativescript - 我可以在 nativescript-vue 中使用 Vuetify 吗?
- python - 拆分聚合查询的结果并插入二维数组