異常検出のためにARIMAを構築しようとしています。このためにpandas 0.23を使用しようとしている時系列グラフの移動平均を見つける必要があります
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
import matplotlib.pylab as plt
from matplotlib.pylab import rcParams
rcParams['figure.figsize'] = 15, 6
dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates, '%Y-%m')
data = pd.read_csv('AirPassengers.csv', parse_dates=['Month'], index_col='Month',date_parser=dateparse)
data.index
ts = data['#Passengers']
ts.head(10)
plt.plot(ts)
ts_log = np.log(ts)
plt.plot(ts_log)
moving_avg = pd.rolling_mean(ts_log,12) # here is the error
pd.rolling_mean
plt.plot(ts_log)
plt.plot(moving_avg, color='red')
エラー:トレースバック(最後の最後の呼び出し):ファイル "C:\ Program Files\Python36\lastmainprogram.py"、行74、moving_avg = pd.rolling_mean(ts_log、12)AttributeError:モジュール 'pandas'には属性 'rolling_meanがありません'
変更が必要だと思う:
moving_avg = pd.rolling_mean(ts_log,12)
に:
moving_avg = ts_log.rolling(12).mean()
下の古いpandasバージョンコード pandas 0.18.0
変化する:
moving_avg = pd.rolling_mean(ts_log,12)
に:
rolmean = pd.Series(timeseries).rolling(window=12).mean()
rolstd = pd.Series(timeseries).rolling(window=12).std()