我有一个包含几个时间序列的 DataFrame：

         divida    movav12       var  varmovav12Date                                            2004-01       0        NaN       NaN         NaN2004-02       0        NaN       NaN         NaN2004-03       0        NaN       NaN         NaN2004-04      34        NaN       inf         NaN2004-05      30        NaN -0.117647         NaN2004-06      44        NaN  0.466667         NaN2004-07      35        NaN -0.204545         NaN2004-08      31        NaN -0.114286         NaN2004-09      30        NaN -0.032258         NaN2004-10      24        NaN -0.200000         NaN2004-11      41        NaN  0.708333         NaN2004-12      29  24.833333 -0.292683         NaN2005-01      31  27.416667  0.068966    0.1040272005-02      28  29.750000 -0.096774    0.0851062005-03      27  32.000000 -0.035714    0.0756302005-04      30  31.666667  0.111111   -0.0104172005-05      31  31.750000  0.033333    0.0026322005-06      39  31.333333  0.258065   -0.0131232005-07      36  31.416667 -0.076923    0.002660

我想将第一个时间序列 divida 分解，以便将其趋势与季节性和残差成分分开。

我在这里找到了一个答案 这里，并尝试使用以下代码：

import statsmodels.api as sms=sm.tsa.seasonal_decompose(divida.divida)

然而，我一直收到这个错误：

Traceback (most recent call last):File "/Users/Pred_UnBR_Mod2.py", line 78, in <module> s=sm.tsa.seasonal_decompose(divida.divida)File "/Library/Python/2.7/site-packages/statsmodels/tsa/seasonal.py", line 58, in seasonal_decompose _pandas_wrapper, pfreq = _maybe_get_pandas_wrapper_freq(x)File "/Library/Python/2.7/site-packages/statsmodels/tsa/filters/_utils.py", line 46, in _maybe_get_pandas_wrapper_freqfreq = index.inferred_freqAttributeError: 'Index' object has no attribute 'inferred_freq'

我该如何继续？

回答：

当你将你的 index 转换为 DateTimeIndex 时，运行正常：

df.reset_index(inplace=True)df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])df = df.set_index('Date')s=sm.tsa.seasonal_decompose(df.divida)<statsmodels.tsa.seasonal.DecomposeResult object at 0x110ec3710>

通过以下方式访问各成分：

s.resids.seasonals.trend