Python-pandasフォーマットエラーの時系列の分析-statsmodels
星のデータを分析しようとしています。星の軽い時系列があり、それらが（4つの異なるタイプの中で）どのクラスに属するかを予測したいと思います。私はそれらの星の軽い時系列を持っているので、季節外れ化、周波数分析、その他の関連する可能性のある研究を行って、それらの時系列を分析したいと考えています。
オブジェクトtime_seriesは、10列を含むパンダDataFrameです：time_points_b、light_points_b（bは青を表します）など...
最初にブルーライト時系列を研究したいと思います。
import statsmodels.api as sm;
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
pd.options.display.mpl_style = 'default'
%matplotlib inline
def star_key(slab_id, star_id_b):
return str(slab_id) + '_' + str(star_id_b)
raw_time_series = pd.read_csv("data/public/train_varlength_features.csv.gz", index_col=0, compression='gzip')
time_series = raw_time_series.applymap(csv_array_to_float)
time_points = np.array(time_series.loc[star_key(patch_id, star_id_b)]['time_points_b'])
light_points = np.array(time_series.loc[star_key(patch_id, star_id_b)]['light_points_b'])
error_points = np.array(time_series.loc[star_key(patch_id, star_id_b)]['error_points_b'])
light_data = pd.DataFrame({'time':time_points[:], 'light':light_points[:]})
residuals = sm.tsa.seasonal_decompose(light_data);
light_plt = residuals.plot()
light_plt.set_size_inches(10, 5)
light_plt.tight_layout()
このコードでは、seasonal_decomposeメソッドを適用すると属性エラーが発生します。AttributeError： 'Int64Index' object has no attribute 'inferred_freq'
seasonal_decompose()は、DataFrameにDateTimeIndexが必要です。次に例を示します。
