ACF 图和操作数的问题

Question

这段代码过去运行很好，但由于未知原因现在不再适用了。它在绘制整个第二个 acf 图时不知何故存在问题。

import numpy as np, pandas as pd
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'figure.figsize':(9,7), 'figure.dpi':120})

# Import data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/wwwusage.csv', 
             names=['value'], header=0)

# Original Series
fig, axes = plt.subplots(2, 2, sharex=True)
axes[0, 0].plot(df.value); axes[0, 0].set_title('Original Series')
plot_acf(df.value, ax=axes[0, 1], lags = np.arange(len(df)))

# 1st Differencing
axes[1, 0].plot(df.value.diff()); axes[1, 0].set_title('1st Order Differencing')
plot_acf(df.value.diff().dropna(), ax=axes[1, 1], lags = np.arange(len(df)))
plt.show()

Output: ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (98,) (97,) (98,)

有谁知道如何解释这个输出？我想 dropna 函数会产生问题，但我不确定这是否是问题的根源。正如我所说，它曾经工作得很好，数据仍然是一样的。我已经更新了我的 statsmodels 库，但我怀疑这是我出现问题的原因。提前谢谢你

Answer 1

问题在于，在绘制差分时间序列（具有 99 个观测值）的 ACF 时，您将滞后数设置为等于原始时间序列（具有 100 个观测值）中的观测值数量，即滞后数大于观察数。

要解决此问题，您需要在第二个 ACF 图中将 lags = np.arange(len(df)) 替换为 lags = np.arange(len(df) - 1)。

请注意，当您计算时间序列的一阶差分时，您会丢失一个观测值，该观测值设置为 NaN（具体来说，第一个观测值设置为 NaN）。因此，在使用 dropna() 删除缺失值后，您的观察值就少了一个。

import numpy as np, pandas as pd
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'figure.figsize':(9,7), 'figure.dpi':120})

# Import data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/wwwusage.csv', names=['value'], header=0)

# Original Series
fig, axes = plt.subplots(2, 2, sharex=True)
axes[0, 0].plot(df.value); axes[0, 0].set_title('Original Series')
plot_acf(df.value, ax=axes[0, 1], lags=np.arange(len(df)))

# 1st Differencing
axes[1, 0].plot(df.value.diff()); axes[1, 0].set_title('1st Order Differencing')
plot_acf(df.value.diff().dropna(), ax=axes[1, 1], lags=np.arange(len(df) - 1))
plt.show()

ACF 图和操作数的问题

Problems with ACF plots and operands

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