时间序列分析是一种用于分析随时间变化的数据的方法，理解数据模式、提取有用信息并进行预测。 时间序列预测则关注于利用历史数据对未来趋势进行预测， 在金融、气象、交通等领域具有广泛应用。
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多元时间序列是指包含多个相关时间序列的数据集。 在 Python 中，可以使用各种库和技术来分析多元时间序列数据，例如： 数据处理和可视化: Pandas、NumPy、Matplotlib 统计建模: statsmodels 机器学习: scikit-learn, TensorFlow, PyTo
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Python语言中可使用时间序列预测的方法包括平稳性检验、自相关和偏自相关分析、建模与预测。
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本资源面向数据分析师、科研人员和Python开发者，提供一系列Python脚本，深入讲解Pandas库的高级功能。资源涵盖数据合并、重塑、分组聚合等操作，重点阐述复杂时间序列数据的处理和分析方法，并结合实例演示如何利用Pandas进行直观的数据可视化。通过学习本资源，用户可以掌握Pandas深层次功
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货币时间价值公式：F=P*(1+i)^n。投资回收期等于投资所需时间n年，回收率R=(F1/(1+i)+F2/(1+i)2+…+Fn/(1+i)n )/ P。纯收入折现减去投资成本，得到N年总收入与总投入。
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尽管ASP.NET集成了日历控件，但其代码量非常庞大。你可以测试一下，发布页面后查看源代码，会发现日历控件占用了大量代码，这大大增加了带宽开销。每当客户端请求该页面时，服务器必须传输大量代码，增加了服务器的负担。而且，ASP.NET自带的日历控件使用起来并不方便，效果也不理想。因此，大多数人选择使用
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import pandas #读取数据，指定日期为索引列data = pandas.read_csv( 'D:\\DATA\\pycase\\number2\\9.3\\Data.csv' , index_col='日期' ) #绘图过程中import matplotlib.pyplot as pl
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