Question

我正在尝试使用Pandas n statsmodels在Python中实现时间序列预测。我想读取本地excel文件数据，然后将其分解为Trends＆amp;季节性组件，但我无法获得任何相关链接，显示如何从本地驱动器加载数据。

我尝试使用以下代码：

    excel = pandas.ExcelFile( 'PET_PRI_SPT_S1_D.xls' )
    df = excel.parse( excel.sheet_names[1] )
    dta = sm.datasets.co2.load_pandas().data
    dta.co2.interpolate(inplace=True)
    res = sm.tsa.seasonal_decompose(dta.co2)
    resplot = res.plot()
    res.resid

但是如果我尝试打印 dta 变量，它会显示一些其他数据而不是 PET_PRI_SPT_S1_D.xls 。即使resplot = res.plot（）似乎也不起作用，也没有出现情节。

请指导我如何将本地驱动器中的数据加载到pandas数据帧中。

编辑1：

当我尝试 df.info（）时，我得到了关注。这里df是我的excel文件的对象。

DatetimeIndex：7509个条目，1986-01-24 00:00:00到2015-06-08 00:00:00数据列（共2列）：WTI 7408非空对象布伦特7115非空对象dtypes：object（2）内存使用情况：117.3+ KB

当我尝试 dta.info（），其中dta是sm.datasets.co2类型的对象时，我得到了以下内容。

DatetimeIndex：2284个条目，1958-03-29 00:00:00到2001-12-29 00:00:00频率：W-SAT数据列（共1列）：co2 2284非null float64 dtypes：float64（1）内存使用情况：35.7 KB

将本地数据集加载到Python 3.4时间序列的Pandas statsmodel中

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