python 时序分析,python时间序列模型

　　存在以秒间隔测量的基于传感器的时间序列数据。每个时间点对应的心率都是excel格式的。我的目标是分析一段时间内是否有任何趋势。当你把它导入Python时，你可以看到具体的数字，但看不到时间。但是，当您将其导入Excel时，您可以轻松地将其转换为时间格式。在

　　这就是Python的样子。(第一列=时间戳，第二列=心率(单位：bpm))。

　　然而，应该是这样的。

　　这是我将Python转换成datetime格式的方法。导入日期和时间

　　Time=datetime.datetime.now(

　　%s3360%s.%s%(time.minute，Time.second，str(time .微秒()[:2]))

　　如果身份验证(时间，日期时间.日期时间):

　　打印(“耶！”)

　　df3.set_index(time ，inplace=True)).

　　如果我这样做，时间将被识别为浮点64，而不是日期64 [NS]。在

　　因此，当我试图绘制这个时间序列时，我得到了以下结果：

　　我甚至用这个数据集做了Dickey-fuller测试来分析Python的趋势。python时间列配置错误会影响ADF测试吗？既然只用这个代码分析“心率”一栏的走势，你不觉得很重要吗？在

　　这是我使用的代码。

　　^{pr2}$

　　我说的对吗？本人没有工程领域的经验，为了提高老年人的医疗工作，感谢大家的任何帮助！在

　　提前感谢！() ) )

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