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常用的时间序列分析方法总结和代码示例
时间序列是最流行的数据类型之一。视频，图像，像素，信号，任何有时间成分的东西都可以转化为时间序列。
在本文中将在分析时间序列时使用的常见的处理方法。这些方法可以帮助你获得有关数据本身的见解，为建模做好准备并且可以得出一些初步结论。
我们将分析一个气象时间序列。利用逐时ERA5 Land[1]研究2023年西伯利亚东南部点的2 m气温、总降水量、地表净太阳辐射和地表压力。
首先我们导入相关的库：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import xarray as xr
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from scipy import stats关键字：
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