时间序列数据python的Lowess平滑答案

【问题标题】：Lowess Smoothing of Time Series data python时间序列数据python的Lowess平滑
【发布时间】：2019-05-12 09:32:03
【问题描述】：

我正在尝试使用 LOWESS 来平滑以下数据：

我想获得一条可以过滤掉数据中尖峰的平滑线。我的代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import HourLocator, DayLocator, DateFormatter
from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess

file = r'C:...'
df = pd.read_csv(file) # reads data file   

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Time Local'], format='%d/%m/%Y  %H:%M')     

x = df['Date']  
y1 = df['CTk2 Level'] 

filtered = lowess(y1, x, is_sorted=True, frac=0.025, it=0)

plt.plot(x, y1, 'r')
plt.plot(filtered[:,0], filtered[:,1], 'b')

plt.show()

当我运行此代码时，我收到以下错误：

ValueError: view limit minimum -7.641460199922635e+16 is less than 1 and is a invalid Matplotlib date value.如果您将非日期时间值传递给具有日期时间单位的轴，这通常会发生

我数据中的日期格式为 07/05/2018 00:07:00。我认为问题在于 LOWESS 正在努力处理日期时间数据，但不确定？

你能帮帮我吗？

【问题讨论】：

标签： python time-series smoothing

【解决方案1】：

Lowess 不尊重 DateTimeIndex 类型，而是仅将日期返回为自纪元以来的纳秒。幸运的是，很容易转换回来：

smoothedx, smoothedy = lowess(y1, x, is_sorted=True, frac=0.025, it=0)
smoothedx = smoothedx.astype('datetime64[s]')

【讨论】：