timeseries values ​​values ​​from trend python

Question

У меня есть данные о ценах на день от yahoo finance в dataframe под названием price_data.

Я хотел бы добавить колонку к этому, которая предоставляет установленное значение из тренда времени в столбце Adj Close.

Вот структура данных я использую:

In [41]: type(price_data) 
Out[41]: pandas.core.frame.DataFrame 

In [42]: list(price_data.columns.values) 
Out[42]: ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Adj Close'] 

In [45]: type(price_data.index) 
Out[45]: pandas.tseries.index.DatetimeIndex 

Что опрятным способ достижения этой цели на языке Python?

---

Как и в сторону, следующие добились этого на языке R

all_time_fitted <- function(data) 
{ 
    all_time_model <- lm(Adj.Close ~ Date, data=data) 
    fitted_value <- predict(all_time_model) 

    return(fitted_value) 
} 

---

Вот некоторые примерные данные:

In [3]: price_data 
Out[3]: 
      Open High Low Close  Volume Adj Close 
Date                  
2005-09-27 21.05 21.40 19.10 19.30  961200 19.16418 
2005-09-28 19.30 20.53 19.20 20.50 5747900 20.35573 
2005-09-29 20.40 20.58 20.10 20.21 1078200 20.06777 
2005-09-30 20.26 21.05 20.18 21.01 3123300 20.86214 
2005-10-03 20.90 21.75 20.90 21.50 1057900 21.34869 
2005-10-04 21.44 22.50 21.44 22.16 1768800 22.00405 
2005-10-05 22.10 22.31 21.75 22.20  904300 22.04377 

Answer 1

Быстрый и грязный ...

# get some data 
import pandas.io.data as web 
import datetime 
start = datetime.datetime(2015, 1, 1) 
end = datetime.datetime(2015, 4, 30) 
df=web.DataReader("F", 'yahoo', start, end) 

# a bit of munging - better column name - Day as integer 
df = df.rename(columns={'Adj Close':'AdjClose'}) 
dayZero = df.index[0] 
df['Day'] = (df.index - dayZero).days 

# fit a linear regression 
import statsmodels.formula.api as sm 
fit = sm.ols(formula="AdjClose ~ Day", data=df).fit() 
print(fit.summary()) 
predict = fit.predict(df) 
df['fitted'] = predict 

# plot 
import matplotlib.pyplot as plt 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,4)) 
ax.scatter(df.index, df.AdjClose) 
ax.plot(df.index, df.fitted, 'r') 
ax.set_ylabel('$') 
fig.suptitle('Yahoo') 

plt.show()