我正在尝试对具有几个随机分布的峰值的时间序列进行预测。我确切地知道什么时候出现高峰，我通过
我正在尝试寻找一种很好的程序包或机制来进行假期日历感知的“日期数学”。
例如，给定一个日
我正在尝试使用频率为5个工作日的pct_change（），但是由于我的时间序列中有休假，因此导致某些nan值。
我试图弄清楚为什么如果假日本身在周末降落，那么自定义假日为什么不显示“观察到”的日期。例如
我对类的概念是陌生的，所以请原谅我这个凌乱的代码和暂时缺乏理解。现在，我想我已经弄清楚了如
我在西班牙创建了一个假期班
<pre><code>class SpainBusinessCalendar(AbstractHolidayCalendar):
rules = [
#Spain - I
我有一个带有日期的数据框，如下表所示。第一个块是它应该是什么样子，第二个块是我在添加 BDays 时
我有一个数据框 (df)：
<pre><code> year month ETP
0 2021 1 49.21
1 2021 2 34.20
2 2021 3 31.27
3 20
非常感谢。我一直在寻求为我的分析实施一些季节性分解，并试图使用 statsmodel 提供的 X13 包装器来运行
我正在寻找一种内置的 Pandas 方法或其他与 Pandas 数据框一起使用的库，它可以聚合日期时间索引，由多
我有一个数据集，我需要计算从给定日期到今天的工作日，不包括给定的假期列表。我将包括周末。
这里是全新的，我尝试查找我的问题，但找不到任何非常相似的东西！
我正在尝试设置一个包含时
我有一个过去 3 年的数据集，我想根据假期添加一个新列。
当我尝试这个时：
<pre><code>import holidays
de
