Una serie temporal es una secuencia de valores de datos medidos en puntos sucesivos en el tiempo, aunque no necesariamente regulares. La biblioteca de series temporales le permite realizar diversas funciones clave en datos de series temporales, incluidos segmentación, previsiones, uniones, transformaciones y reductores.

La biblioteca da soporte a varios tipos de series temporales, incluidos numéricos, categóricos y matrices. Como ejemplos de datos de series temporales se incluyen:

• Cotizaciones bursátiles y volúmenes de operaciones
• Datos de Clickstream
• Datos de electrocardiograma (ECG)
• Datos de temperatura o sismográficos
• Mediciones de rendimiento de red
• Registros de red
• Uso de la electricidad registrado por un contador inteligente y notificado a través de una fuente de datos de Internet de las cosas

Una entrada en una una serie temporal se denomina una observación. Cada observación comprende una marca de tiempo, un entero de 64 bits que indica cuándo se ha realizado la observación y los datos que se han registrado para dicha observación. Los datos registrados pueden ser numéricos, por ejemplo, una temperatura o la cotización de unas acciones o categórico, por ejemplo, un área geográfica. Una serie temporal puede, aunque no necesariamente, estar asociada a un sistema de referencia de tiempo (SRT), que define la granularidad de cada tic y la hora de inicio.

La biblioteca de series temporales solo es Python.