如何给时间序列数据添加滞后？

可以使用pandas库中的shift()方法将时间序列数据向右移动指定的时间步长来添加滞后。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建时间序列数据
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

# 将时间序列数据向右移动2个时间步长
df['lagged_value'] = df['value'].shift(2)

print(df)

输出结果：

            value  lagged_value
date                           
2022-01-01     10           NaN
2022-01-02     20           NaN
2022-01-03     30          10.0
2022-01-04     40          20.0
2022-01-05     50          30.0

可以看到，新添加的一列'lagged_value”是原始数据'value”向右移动2个时间步长后得到的结果，最开始的两行为NaN。