当我使用季节性分解方法从statsmodels分解时间序列时，我遇到一个问题，即建模数据的头/尾缺少值。
这是由于季节性方法默认使用对称移动平均方法。
statsmodels.tsa.seasonal.seasonal_decompose(x, model='additive', filt=None, freq=None, two_sided=True, extrapolate_trend=0)
为了解决这个问题，我必须通过一个过滤器，但是到目前为止我还不知道是哪一个。
谁能帮我吗？对我来说很重要的是，在数据末尾至少要有值。
最佳答案
读取the statsmodels documentation：
two_side：滤波中使用的移动平均法。如果为True（默认），则使用filt计算居中的移动平均线。如果为False，则滤波器系数仅用于过去的值。
“如果为False，则过滤器系数仅用于过去的值”：因此，如果您愿意切换到单面过滤器，则似乎将在数据末尾获得所有值，这对您来说是必不可少的。
关于python - 季节性分解，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55348238/