用于处理序列数据和时间序列数据的资源集合

• 📈 时间序列资源 📉
  • 📦 软件包
    • Python
      • 日期与时间
      • 特征工程
      • 时间序列分割与变点检测
      • 时间序列增强
      • 可视化
      • 基准测试与竞赛
    • R
    • Java
    • JavaScript
      • 可视化
    • Spark
    • MATLAB
  • 🗄️ 数据库
    • 托管数据库服务
  • ✏️ 注释与标注
  • 📝 论文与代码
  • 💻 包含模型的仓库
  • ⚙️ Web 应用程序
  • 📚 书籍
  • 🎓 课程
  • 💬 社区
  • 🗃 组织
  • 💼 商业平台
  • 🕶️ 更多精彩

📦 软件包

Python

• adtk 一个用于时间序列中基于规则/无监督异常检测的 Python 工具包。
• aeon 面向时间序列的统一机器学习框架。
• alibi-detect 用于离群点、对抗样本和数据漂移检测的算法。
• AutoTS 一个专为快速部署大规模高精度预测而设计的 Python 时间序列工具包。
• Auto_TS 使用一行代码即可自动构建 ARIMA、SARIMAX、VAR、FB Prophet 和 XGBoost 等时间序列模型。现已集成 Dask，可处理百万行数据。
• cesium 开源的时间序列推理平台。
• darts 让 Python 中的时间序列分析变得简单。这是一个用于轻松操作和预测时间序列的 Python 库。
• deeptime 用于时间序列数据分析的 Python 库，包括降维、聚类和马尔可夫模型估计等功能。
• dtw-python R 语言中 Comprehensive Dynamic Time Warp 算法包的 Python 移植版。
• etna ETNA 是一个易于使用的时间序列预测框架。
• fost 一款开源的时空预测工具，旨在提供简单易用的时空预测解决方案。
• functime 大规模的时间序列机器学习与嵌入技术。
• gluon-ts AWS 提供的 Python 概率时间序列建模工具。
• gordo 利用时间序列数据构建数千个模型来监控系统。
• greykite 来自 LinkedIn 的灵活、直观且快速的预测库。
• hmmlearn 基于 scikit-learn 风格 API 的 Python 隐马尔可夫模型库。
• HyperTS 一个全流程自动化时间序列分析工具包。
• kats 用于分析时间序列数据的工具包，是一个轻量级、易用、通用且可扩展的框架，可用于执行时间序列分析任务，从理解关键统计特征、检测变点和异常到预测未来趋势。
• libmaxdiv 实现了最大差异区间算法，用于多变量时空时间序列中的异常检测。
• lifelines Python 中的生存分析工具。
• luminaire 一个提供基于机器学习的时间序列监控解决方案的 Python 包。Luminaire 提供多种异常检测和预测功能，能够结合数据随时间变化的相关性和季节性模式，以及不可控的波动。
• mass-ts Mueen 相似性搜索算法库，用于在 z 归一化欧氏距离下搜索时间序列子序列的相似性。
• matrixprofile 一个利用矩阵轮廓算法使时间序列挖掘任务对所有人开放的 Python 库。
• Merlion 一个用于时间序列智能的 Python 库。它提供了一个端到端的机器学习框架，包括数据加载与转换、模型构建与训练、模型输出后处理以及模型性能评估。
• neuralforecast 可扩展且用户友好的神经网络预测算法。
• nixtla 自动化的时间序列处理与预测工具。
• orbit Uber 开发的面向对象设计和概率模型驱动的贝叶斯预测包。
• pastas 一个用于水文时间序列分析的开源 Python 框架。
• pmdarima 一个填补 Python 时间序列分析能力空白的统计库，包含与 R 语言 auto.arima 函数等效的功能。
• prophet 用于对具有多重季节性和线性或非线性增长的时间序列数据进行高质量预测的工具。
• pyaf PyAF 是一个基于流行的 pydata 模块构建的开源 Python 自动时间序列预测库。
• PyDLM 贝叶斯时间序列建模包。基于贝叶斯动态线性模型（Harrison 和 West, 1999），并针对快速模型拟合和推断进行了优化。
• PyFlux 一个开源的 Python 时间序列库。
• pyFTS 一个用于模糊时间序列的开源 Python 库。
• Pyod 一个用于可扩展离群点检测（异常检测）的 Python 工具箱。
• PyPOTS 一个用于部分观测时间序列（即不规则采样时间序列）数据挖掘的 Python 工具箱/库，支持对含有缺失值的不完整多变量时间序列进行预测、插补、分类和聚类等任务。
• pyspi 用于多变量时间序列中成对交互作用的比较分析。
• pytimetk Python 的时间序列工具包。
• rrcf 实现了鲁棒随机切割森林算法，用于流式数据的异常检测。
• scalecast 一种适用于 Python 的可扩展时间序列预测方法。
• scikit-hts 使用熟悉 API 进行层次化时间序列预测。
• seglearn 一个用于时间序列或序列机器学习的 Python 包。
• shyft 提供 Python 和 C++ 的时间序列工具，包括分布式存储与计算、水文预测工具箱、高性能灵活堆栈，以及校准能源市场模型和微服务等功能。
• similarity_measures 用于量化两条任意曲线之间的差异。
• skforecast 使用 scikit-learn 模型进行时间序列预测。
• sktime 一个与 scikit-learn 兼容的 Python 时间序列学习工具箱。
• statsforecast 使用统计和计量经济模型实现闪电般快速的预测。
• statsmodels.tsa 时间序列分析（tsa）。statsmodels.tsa 包含对时间序列分析有用的模型类和函数。
• stumpy 一个功能强大且可扩展的 Python 库，可用于各种时间序列数据挖掘任务。
• TICC 一个用于高效分割和聚类多变量时间序列的 Python 求解器。
• tick 统计学习模块，特别强调依赖于时间的建模。
• TimeCopilot 一个开源的预测代理，将大型语言模型的强大能力与最先进的时间序列基础模型相结合。
• timemachines 持续评估、功能完善、递增式的时间序列预测。
• TimeSeers 一个基于 Prophet、使用 PyMC3 编写的分层贝叶斯时间序列模型。
• TimesFM TimesFM（时间序列基础模型）是 Google Research 开发的预训练时间序列基础模型，用于时间序列预测。
• Time Series Generator 解决了 Keras 中直接多步输出受限的问题。
• tods 一个自动化的时间序列离群点检测系统。
• torchtime 为 PyTorch 提供时间序列数据集。
• TSDB 时间序列数据库：一个帮助轻松加载时间序列数据集的 Python 工具箱。
• tsai 用于时间序列和序列的最先进深度学习库。
• tscv 时间序列交叉验证——scikit-learn 的扩展。
• tsflex 灵活的时间序列特征提取与处理。
• tslearn 用于 Python 时间序列分析的机器学习工具箱。
• tslumen 一个用于时间序列探索性数据分析（EDA）的库。
• tsmoothie 一个以向量化方式实现时间序列平滑和异常检测的 Python 库。

日期与时间

用于处理日期和时间的库。

• astral Python 库，用于计算太阳和月亮的位置。
• Arrow - 一个 Python 库，提供了一种合理且人性化的日期、时间和时间戳的创建、操作、格式化和转换方式。
• Chronyk - 一个用于解析人类书写的时间和日期的 Python 3 库。
• dateutil - 对标准 Python datetime 模块的扩展。
• delorean - 一个用于解决与 datetime 处理相关不便问题的库。
• maya - 为人类设计的日期时间库。
• moment - 一个用于处理日期/时间的 Python 库。灵感来源于 Moment.js。
• Pendulum - 让 Python 的日期时间处理变得简单。
• PyTime - 一个易于使用的 Python 模块，旨在通过字符串操作日期/时间/日期时间。
• pytz - 全球时区定义，包括现代和历史时区。将 tz 数据库 引入 Python。
• when.py - 提供用户友好的函数，帮助执行常见的日期和时间操作。

特征工程

• AntroPy 用于高效计算时间序列熵和复杂度的算法。
• catch22 CAnonical Time-series CHaracteristics，包含 22 种高性能时间序列特征，支持 C、Python 和 Julia。
• featuretools 一个开源的 Python 库，用于自动化特征工程。
• temporian Temporian 是一个开源的 Python 库，用于预处理 ⚡ 和特征工程 🛠 时间序列数据 📈，以应用于机器学习 🤖。
• tsfeatures 从时间序列数据中计算各种特征。它是 R 包 tsfeatures 的 Python 实现。
• tsfel 一个直观的库，用于提取时间序列特征。
• tsflex 一个灵活高效的包，用于时间序列特征提取和处理。
• tsfresh 该软件包包含多种特征提取方法以及强大的特征选择算法。

时间序列分割与变点检测

• bayesian_changepoint_detection 用于获取时间序列中变点概率的方法。提供在线和离线两种方法。
• changepy 纯 Python 实现的时间序列变点检测。
• RBEAST 贝叶斯变点检测与时间序列分解。
• ruptures 一个用于离线变点检测的 Python 库。该库提供了分析和分割非平稳信号的方法。
• TCPDBench 图灵变点检测基准，用于评估变点检测算法的性能。

时间序列生成与增强

• DeepEcho 用于混合类型、多变量时间序列的合成数据生成。
• deltapy 用于表格数据增强和特征工程。
• time_series_augmentation 使用 Keras 的时间序列增强示例。
• TimeSynth 一个多功能的 Python 合成时间序列库。
• tsaug 一个用于时间序列增强的 Python 包。
• tsgm 用于合成时间序列和时间序列增强。

可视化

• atlair 一个声明式的 Python 统计可视化库。
• matplotlib 一个功能全面的 Python 库，用于创建静态、动画和交互式可视化。
• plotly 一个绘图库，可以生成交互式、出版质量的图表。
  • plotly-resampler Plotly 图表的封装器，使大型序列图可扩展。
• seaborn 一个基于 matplotlib 的数据可视化库，提供了一个高层次的接口来绘制美观且信息丰富的统计图形。
• tsdownsample 极速时间序列降采样，用于可视化。

基准测试与竞赛

• timeseries-elo-ratings 计算 Elo 评分。
• m6 提供用于 M6-竞赛 的工具。
• Microprediction 时间序列 竞赛。
• SKAB Skoltech 异常检测基准。用于评估异常检测算法的时间序列数据。

R

• bcp 变点问题的贝叶斯分析。
• CausalImpact 一个基于贝叶斯结构化时间序列模型进行因果推断的R包。
• changepoint 实现了多种主流及专用的变点检测方法，用于在数据中查找单个或多个变点。
• cpm 使用参数和非参数方法进行顺序和批量变点检测。
• EnvCpt 用于检测气候与环境时间序列中的结构变化。
• fable 一个用于整洁时间序列预测的tidyverts包。
• fasster 一个用于季节性、趋势和外生回归因子可加切换预测的tidyverts包。
• feasts 一个用于时间序列特征提取和统计量计算的tidyverts包。
• fpop 基于最优划分和函数剪枝的分割方法。
• greybox 在R中构建回归模型并进行预测。
• modeltime Modeltime在一个框架中解锁时间序列预测模型和机器学习。
• penaltyLearning 用于监督学习变点检测惩罚函数的算法。
• Rcatch22 用于计算22种典型时间序列特征的R包。
• smooth 用于时间序列分析和预测的一组平滑函数。
• theft 用于处理时间序列特征提取工具的R包。
• timetk 一个tidyverse工具包，用于可视化、整理和转换时间序列数据。
• tsibble 一个包含整洁时间序列数据框及工具的tidyverts包。
• tsrepr TSrepr：用于时间序列表示的R包。

Java

• SFA 可扩展的时间序列数据分析。
• tsml 一种与Weka兼容的Java时间序列机器学习工具集。

JavaScript

可视化

• cubism 一个用于可视化时间序列的D3插件。使用Cubism可以构建更好的实时仪表盘，从Graphite、Cube等来源获取数据。
• echarts 一个免费且功能强大的图表和可视化库，提供了一种简单的方法，将直观、交互式且高度可定制的图表添加到您的商业产品中。
• fusiontime 帮助您仅用几行代码即可在JavaScript中可视化时间序列和股票数据。
• highcharts 一个基于SVG的JavaScript图表库，对于旧版浏览器则会回退到VML和Canvas。
• synchro-charts 一个前端组件库，提供了一系列用于可视化时间序列数据的组件。

Spark

• flint 一个适用于Apache Spark的时间序列库。

MATLAB

• hctsa 高度比较性的时间序列分析。

🗄️ 数据库

• atlas 来自Netflix的内存中多维时间序列数据库。
• cassandra Apache Cassandra是一个开源的NoSQL分布式数据库，被数千家公司信赖，因为它能够在不牺牲性能的情况下实现可扩展性和高可用性。
• ClickHouse 一个开源的高性能列式OLAP数据库管理系统，用于使用SQL进行实时分析。
• cratedb 适用于工业物联网中复杂、大规模时间序列工作负载的SQL数据库。
• druid 一个高性能的实时分析数据库。
• fauna Fauna是一个灵活、对开发者友好的事务型数据库，以安全且可扩展的云API形式提供，并原生支持GraphQL。
• InfluxDB 是必备的时间序列工具包——仪表盘、查询、任务和代理全部集中在一个地方。
• KairosDB 基于Cassandra的快速时间序列数据库。
• opendTSDB 可扩展的时间序列数据库。
• prometheus 一个开源的系统监控和告警工具包，最初是在SoundCloud开发的。
• QuestDB 一个开源的SQL数据库，专为更快地处理时间序列数据而设计。
• SiriDB 一个高度可扩展、健壮且超快速的时间序列数据库。
• TimeScaleDB TimeScaleDB是领先的开源关系型数据库，支持时间序列数据。
• TDengine 一个开源的时间序列数据库，具有高性能、可扩展性和SQL支持。

托管数据库服务

• Amazon Timestream 一种快速、可扩展且无服务器的时间序列数据库服务，适用于物联网和运营应用。
• Azure Database for PostgreSQL 全面托管、智能且可扩展的PostgreSQL数据库，支持TimeScaleDB。
• Azure time series insights 实时可视化物联网数据。
• InfluxDB Cloud 它是一个快速、弹性、无服务器的实时监控平台、仪表盘引擎、分析服务以及事件和指标处理器。
• TimeScaleDB Cloud 托管的TimeScaleDB服务。
• TDengine Cloud 一种无服务器、完全托管的时间序列数据云服务。

✏️ 注释与标注

• AnnotateChange - 一个简单的 Flask 应用程序，用于收集图灵变点数据集的注释，该数据集是变点检测算法的基准数据集。
• Curve - 一款开源工具，帮助标记时间序列数据中的异常。
• TagAnomaly - 异常检测分析和标注工具，专门用于多时间序列（每个类别对应一条时间序列）。
• time-series-annotator - 时间序列标注库，实现时间序列的分类任务。
• WDK - 可穿戴设备开发工具包（WDK），是一套用于简化可穿戴设备活动识别应用开发的工具。

📝 论文与代码

• 深入时间序列异常检测：十年回顾, Paul Boniol, Qinghua Liu, Mingyi Huang, Themis Palpanas, John Paparrizos, 2024

  • arXiv

• TS2Vec：迈向时间序列的通用表示, Zhihan Yue, Yujing Wang, Juanyong Duan, Tianmeng Yang, Congrui Huang, Yunhai Tong, Bixiong Xu, 2022

  • 代码
  • 论文

• 动态时间序列的置信预测区间, Chen Xu, Yao Xie, 国际机器学习大会 2021（长篇报告）

  • 代码
  • 论文

• 时间序列分类的深度学习：综述, H. I. Fawaz, G. Forestier, J. Weber, L. Idoumghar, P-A. Muller, 数据挖掘与知识发现 2019

  • 代码
  • 论文

• 多元时间序列的贪婪高斯分割, D. Hallac, P. Nystrup 和 S. Boyd, 数据分析与分类进展，13(3), 727–751, 2019。

  • 代码
  • 论文

• U-Time：用于睡眠分期的时间序列分割的全卷积网络, Mathias Perslev, Michael Jensen, Sune Darkner, Poul Jørgen Jennum, Christian Igel, NeurIPS, 2019。

  • 论文
  • 代码

• 分段线性时间序列分割的更好替代方案, Daniel Lemire, SIAM 数据挖掘，2007。

  • 论文
  • 代码

• 时间序列生成对抗网络, Jinsung Yoon, Daniel Jarrett, Mihaela van der Schaar, NeurIPS，2019。

  • 论文
  • 代码

• 使用 LSTM 循环神经网络进行诊断的学习, Zachary C. Lipton, David C. Kale, Charles Elkan, Randall Wetzel, arXiv:1511.03677, 2015。

  • 论文
  • 代码

• 基于一致性的时间序列标签传播加速主动学习, Yooju Shin, Susik Yoon, Sundong Kim, Hwanjun Song, Jae-Gil Lee, Byung Suk Lee, ICLR，2022。

  • 论文
  • 代码

💻 模型仓库

• ESRNN-GPU PyTorch GPU 实现的 ES-RNN 模型，用于时间序列预测。
• LSTM-Neural-Network-for-Time-Series-Prediction 使用 Keras Python 包构建的 LSTM，用于预测时间序列的步长和序列。
• ROCKET 利用随机卷积核实现的异常快速且精确的时间序列分类。
• TensorFlow-Time-Series-Examples 使用 tf.contrib.timeseries 进行时间序列预测。
• TimeSeries 在 PyTorch 中实现的时间序列深度学习模型。
• UCR_Time_Series_Classification_Deep_Learning_Baseline 全卷积神经网络，用于最先进的时间序列分类。
• wtte-rnn WTTE-RNN 是一种用于流失率和事件发生时间预测的框架。

⚙️ 应用程序

• binjr 一个时间序列数据浏览器。
• CompEngine 一个自组织的时间序列数据库，允许用户上传时间序列数据，并交互式地可视化其他人测量的相似数据。

📚 图书

• 贝叶斯时间序列模型 💲 David Barber, A. Taylan Cemgil, Silvia Chiappa, 剑桥学术出版社 2011
• 使用 KNIME 进行无代码时间序列分析 💲 Corey Weisinger, Maarit Widmann 和 Daniele Tonini, Packt 出版社 2022
• 预测原理与实践（第3版） 🆓 Rob J Hyndman 和 George Athanasopoulos 2021
• 实用时间序列分析 💲 Avishek Pal, PKS Prakash, Packt 2017
  • 包含代码的仓库
• 实用时间序列分析：使用统计学和机器学习进行预测 💲 Aileen Nielsen, O’Reilly 2019
  • 包含代码的仓库
• 使用 Python 进行时间序列机器学习 💲 Ben Auffarth, Packt 出版社 2021
  • 包含代码的仓库
• 时间序列分析手册 🆓 亚洲管理学院 2023 届数据科学博士班学生。
• 面向时间的数据可视化 💲 Wolfgang Aigner, Silvia Miksch, Heidrun Schumann, Christian Tominski, Springer-Verlag 2011

🎓 课程

• Analytics Vidhya - 使用 Python 进行时间序列预测
• Coursera - R 语言中的时间序列分析入门
• Coursera - 序列、时间序列与预测
• Coursera - 实践时间序列分析
• Data For Science - 面向所有人的时间序列
• Kaggle - 时间序列
• Udacity - 时间序列预测

教程

• 使用结构化 AR 时间序列进行预测 | PyMC
• 与时间相关的特征工程 - scikit-learn

💬 社区

• r/TimeSeries 时间序列图表及基于时间序列的预测子版。
• sktime gitter
• microprediction slack 需邀请加入。
• pycaret slack 查看时间序列聊天室。

🗃 组织

• 矩阵轮廓基金会

💼 商业平台

• HAKOM TSM 平台 提供全面的功能，用于预处理和存储来自不同来源、不同格式的时间序列数据，以满足各类分析和运营需求。

🕶️ 更多精彩

• cuge1995/awesome-time-series
• MaxBenChrist/awesome_time_series_in_python
• vinta/awesome-python
• xephonhq/awesome-time-series-database 精选的时间序列数据库、基准测试及论文列表。
• awesome python benchmarks 主要围绕时间序列的基准测试。
• Alro10/deep-learning-time-series 列出专注于深度学习的前沿论文，以及利用深度学习进行时间序列预测的相关资源、代码和实验。
• hctsa - 时间序列资源 收集了大量优质的时间序列分析资源（包括 Python 和 R 等其他编程语言）。

Awesome Time Series 快速上手指南

awesome-time-series 并非单一的代码库，而是一个精选的时间序列资源集合（Awesome List），涵盖了 Python、R、Java 等多种语言的库、数据库、论文及应用。由于其中包含数百个独立项目，本指南将以生态最丰富、使用最广泛的 Python 为例，介绍如何选取并快速开始使用其中的核心工具（如 statsmodels, prophet, sktime 等）。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统: Linux, macOS 或 Windows
• Python 版本: 推荐 Python 3.8 及以上版本
• 包管理器: 推荐使用 pip 或 conda
• 前置依赖: 建议安装科学计算基础库（通常安装具体工具时会自动解决）：
  • numpy
  • pandas
  • matplotlib

国内加速建议： 推荐使用清华源或阿里源加速 Python 包的安装，避免下载超时。

• 清华源：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
• 阿里源：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

安装步骤

由于该列表包含众多工具，您可以根据需求选择安装单个库或综合工具箱。以下是安装几个代表性库的命令：

1. 安装通用统计与建模库 (statsmodels)

适用于传统的统计分析（如 ARIMA）。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple statsmodels

2. 安装易用的预测库 (Prophet)

适用于具有季节性效应的业务数据预测。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple prophet

3. 安装机器学习统一框架 (sktime)

兼容 scikit-learn 接口，适合构建复杂的机器学习流水线。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple sktime

4. 安装深度学习库 (tsai)

基于 PyTorch 的最先进时间序列深度学习库。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tsai

基本使用

以下展示两个最常用场景的快速示例。

场景一：使用 Prophet 进行快速预测

适合新手，只需几行代码即可完成带有季节性的趋势预测。

import pandas as pd
from prophet import Prophet

# 1. 准备数据 (必须包含 'ds' 日期列和 'y' 数值列)
df = pd.read_csv('your_data.csv') 
# 示例数据结构: ds=['2023-01-01', ...], y=[100, 105, ...]

# 2. 初始化并训练模型
model = Prophet()
model.fit(df)

# 3. 构建未来日期框架 (预测未来 365 天)
future = model.make_future_dataframe(periods=365)

# 4. 进行预测
forecast = model.predict(future)

# 5. 查看结果和绘图
print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail())
model.plot(forecast)
model.plot_components(forecast)

场景二：使用 sktime 进行模型训练与评估

适合需要利用 scikit-learn 风格接口进行交叉验证或模型比较的场景。

from sktime.datasets import load_airline
from sktime.forecasting.naive import NaiveForecaster
from sktime.forecasting.model_selection import temporal_train_test_split
from sktime.performance_metrics.forecasting import mean_absolute_percentage_error

# 1. 加载内置数据集 (月度的航空乘客数量)
y = load_airline()

# 2. 分割训练集和测试集
y_train, y_test = temporal_train_test_split(y, test_size=0.2)

# 3. 初始化模型 (这里使用简单的朴素预测器作为示例)
forecaster = NaiveForecaster(strategy="last")

# 4. 训练模型
forecaster.fit(y_train)

# 5. 进行预测 (预测未来 12 个月)
fh = range(1, 13)
y_pred = forecaster.predict(fh)

# 6. 评估性能
mape = mean_absolute_percentage_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Absolute Percentage Error: {mape:.4f}")

提示：访问 awesome-time-series GitHub 仓库 可浏览完整的工具列表，根据具体任务（如异常检测、降维、可视化）选择更适合的专用库。