util/lib/analysis_package/timeseries/time_base.py

import pandas as pd 
import numpy as np


class Time_base(object):
    """
    时间序列基础模块
    """
    def __init__(self):
        pass
    
    @staticmethod
    def normalize(x):
        """
        将时间序列数据归一化
        x : 时间序列数据
        """
        x = np.array(x)
        return np.log2(x / np.sqrt(np.sum(x**2)))

    @staticmethod
    def lag(x, lag):
        """
        滞后
        x : 时间序列数据
        lag : 滞后时间
        """
        return pd.Series(x).shift(lag)

    @staticmethod
    def moving_average(x, window_size):
        """
        移动平均窗口
        x : 时间序列数据
        window_size : 窗口大小
        """
        return pd.Series(x).rolling(window_size).mean()
    
    @staticmethod
    def moving_median(x, window_size):
        """
        移动中值窗口
        x : 时间序列数据
        window_size : 窗口大小
        """
        return pd.Series(x).rolling(window_size).median()

    @staticmethod
    def moving_std(x, window_size):
        """
        移动标准差窗口
        x : 时间序列数据
        window_size : 窗口大小
        """
        return pd.Series(x).rolling(window_size).std()

    @staticmethod
    def moving_max(x, window_size):
        """
        移动最大值窗口
        x : 时间序列数据
        window_size : 窗口大小
        """
        return pd.Series(x).rolling(window_size).max()

    @staticmethod
    def moving_min(x, window_size):
        """
        移动最小值窗口
        x : 时间序列数据
        window_size : 窗口大小
        """
        return pd.Series(x).rolling(window_size).min()
    
    @staticmethod
    def moving_sum(x, window_size):
        """
        移动和窗口
        x : 时间序列数据
        window_size : 窗口大小
        """
        return pd.Series(x).rolling(window_size).sum()

    @staticmethod
    def moving_quantile(x, window_size, quantile):
        """
        移动分位数窗口
        x : 时间序列数据
        window_size : 窗口大小
        quantile : 分位数
        """
        return pd.Series(x).rolling(window_size).quantile(quantile)

    @staticmethod
    def moving_corr(x, y, window_size):
        """
        移动相关窗口
        x : 时间序列数据
        y : 时间序列数据
        window_size : 窗口大小
        """
        return pd.Series(x).rolling(window_size).corr(pd.Series(y))

    @staticmethod
    def moving_cov(x, y, window_size):
        """
        移动协方差窗口
        x : 时间序列数据
        y : 时间序列数据
        window_size : 窗口大小
        """
        return pd.Series(x).rolling(window_size).cov(pd.Series(y))

    @staticmethod
    def moving_skew(x, window_size):
        """
        移动偏度窗口
        x : 时间序列数据
        window_size : 窗口大小
        """
        return pd.Series(x).rolling(window_size).skew()

    @staticmethod
    def moving_kurt(x, window_size):
        """
        移动峰度窗口
        x : 时间序列数据
        window_size : 窗口大小
        """
        return pd.Series(x).rolling(window_size).kurt()