Eine Zeitreihe ist eine Folge von Datenwerten, die zu aufeinanderfolgenden, jedoch nicht notwendigerweise regelmäßigen, Zeitpunkten gemessen werden. Mithilfe der Zeitreihenbibliothek können Sie verschiedene wichtige Operationen für Zeitreihendaten durchführen, darunter Segmentierung, Vorhersage, Joins, Transformationen und Reducer.

Die Bibliothek unterstützt verschiedene Zeitreihentypen, einschließlich numerischer, kategorialer und Feldgruppen. Zu den Beispielen von Zeitreihendaten gehört Folgendes:

• Aktienkurse und Handelsvolumen
• Clickstream-Daten
• Daten eines Elektrokardiogramms (EKG)
• Temperaturdaten oder seismografische Daten
• Netzleistungsmessungen
• Netzprotokolle
• Stromverbrauch, der von einem intelligenten Zähler aufgezeichnet und über einen Internet der Dinge-Datenfeed gemeldet wird

Ein Eintrag in einer Zeitreihe wird als Beobachtung bezeichnet. Jede Beobachtung besteht aus einem Zeitschritt, einer 64-Bit-Ganzzahl, die angibt, wann die Beobachtung gemacht wurde, sowie aus den Daten, die für diese Beobachtung aufgezeichnet wurden. Die aufgezeichneten Daten können entweder numerisch, z. B. eine Temperatur oder ein Aktienkurs, oder kategorisch, z. B. ein geografischer Bereich, sein. Eine Zeitreihe kann, aber muss nicht notwendigerweise, einem Zeitreferenzsystem (TRS) zugeordnet werden, das die Granularität der einzelnen Zeitschritte und die Startzeit definiert.

Die Zeitreihenbibliothek ist Python-spezifisch.