A. 如何用Python對數據進行差分
處理過與時間有關的數據的人都知道，差分變化經常用來使得結果更加直觀。在這篇文章里將會教你如何用Python來實現這一目的，讀完這篇文章，你將會掌握以下技能：
1、知道什麼是差分變換以及滯後差分和差分階數的設置
2、如何手動計算差分
3、怎樣使用Pandas內置的差分函數
所以，讓我們趕緊開始吧！
為什麼要對時間序列數據進行差分？
首先來看下為什麼要對數據進行差分變化，差分變化可以消除數據對時間的依賴性，也就是降低時間對數據的影響，這些影響通常包括數據的變化趨勢以及數據周期性變化的規律。進行差分操作時，一般用現在的觀測值減去上個時刻的值就得到差分結果，就是這么簡單，按照這種定義可以計算一系列的差分變換。
滯後差分
連續觀測值之間的差分變換叫做一階滯後差分。滯後差分的步長需要根據數據的時間結構做調整，例如對於周期性變化的數據，這個時間步長就是數據變化的周期。
差分階數
在進行一次差分之後，時間項的作用並沒有完全去掉，將會繼續對差分結果進行差分變化，直到完全消除時間項的影響因素為止，這個過程中進行的差分操作次數就稱為差分階數。
洗發水銷售數據
這份數據是三年來每月洗發水的銷售情況，總共有36個數據記錄，原始數據來自Makridakis, Wheelwright和 Hyndman (1998).，可以從下面的地址下到數據：
下面的代碼將會導入數據並將結果畫成折線圖，如下所示：
手動差分
在這一部分中，我們將會自定義一個函數來實現差分變換，這個函數將會對提供的數據進行遍歷並根據指定的時間間隔進行差分變換。具體代碼如下：
從上面的代碼中可以看到該函數將會根據指定的時間間隔來對數據進行變換，一般來說，通常會計算間隔一個數據的差分，這樣的結果比較可靠。當然，我們也可以將上面的函數進行一定的改進，加入差分階數的指定。
下面將這函數應用到上面洗發水銷售的數據中去，運行之後繪出下面的圖，具體如下：
自動差分
Pandas庫里提供了一個函數可以自動計算數據的差分，這個函數是diff()，輸入的數據是「series'或」DataFrame'類型的，像前面自定義函數那樣，我們也可以指定差分的時間間隔，不過在這里這個參數叫做周期。
下面的例子是用Pandas內置函數來計算差分的，數據類型是series的，使用Pandas內置函數的好處是代碼工作量減少了不少，而且繪出的圖中包含更詳細的信息，具體效果如下：
總結
讀完本文想必你已經學會用python來實現對數據的差分了，尤其是對差分的概念，手動差分，以及使用Pandas內置函數進行差分都有所了解了。如果有什麼好的想法歡迎在評論欄里留下。
B. 什麼叫做差分法差分法的具體步驟是什麼
差分法的定義及具體步驟如下：
一、差分法是微分方程的一種近似數值解法。具體地講，差分法就是把微分用有限差分代替，把導數用有限差商代替，從而把基本方程和邊界條件（一般均為微分方程）近似地改用差分方程（代數方程）來表示，把求解微分方程的問題改換成為求解代數方程的問題。在彈性力學中，用差分法和變分法解平面問題。
二、差分法的具體步驟:
1、「差分法」本身是一種「精演算法」而非「估演算法」，得出來的大小關系是精確的關系而非粗略的關系；
2、「差分法」與「化同法」經常聯系在一起使用，「化同法緊接差分法」與「差分法緊接化同法」是資料分析速算當中經常遇到的兩種情形。
3、「差分法」得到「差分數」與「小分數」做比較的時候，還經常需要用到「直除法」。
4、如果兩個分數相隔非常近，我們甚至需要反復運用兩次「差分法」，這種情況相對比較復雜，但如果運用熟練，同樣可以大幅度簡化計算。
C. 如何使用eviews進行廣義差分法補救的要步驟
點擊Genr 輸入：dy=y-p*y（-1），dx=x-p*x（-1），p=1-DW/2，DW在回歸分析表裡里可查到。
回歸分析是解析注目變數和因子變數並明確兩者關系的統計方法。此時,我們把因子變數稱為說明變數,把注目變數稱為目標變數(被說明變數)。
(3)怎樣對數據進行差分處理擴展閱讀：
eviews主要功能：
1、採用統一的方式管理數據，通過對象、視圖和過程實現對數據的各種操作。
2、輸入、擴展和修改時間序列數據或截面數據，依據已有序列按任意復雜的公式生成新的序列。
3、計算描述統計量：相關系數、協方差、自相關系數、互相關系數和直方圖。
4、進行T 檢驗、方差分析、協整檢驗、Granger 因果檢驗。
5、執行普通最小二乘法、帶有自回歸校正的最小二乘法、兩階段最小二乘法和三階段最小二乘法、非線性最小二乘法、廣義矩估計法、ARCH 模型估計法等。
6、對二擇一決策模型進行Probit、logit 和Gompit 估計。
7、對聯立方程進行線性和非線性的估計。
8、估計和分析向量自回歸系統。
9、多項式分布滯後模型的估計。
10、回歸方程的預測。
11、模型的求解和模擬。
12、資料庫管理。
13、與外部軟體進行數據交換。
D. Eviews 里如何對變數進行差分
Eviews 里對變數進行差分步驟如下：
1、打開Eviews軟體，建立數據，這里以2006~2015珠海房價Y與X人均GDP為例，建立工作文件。
在滿足「適用形式」的兩個分數中，我們定義分子與分母都比較大的分數叫「大分數」，分子與分母都比較小的分數叫「小分數」。
而這兩個分數的分子、分母分別做差得到的新的分數我們定義為「差分數」。例如：324/53.1與313/51.7比較大小，其中324/53.1就是「大分數」，313/51.7就是「小分數」，而324-313/53.1-51.7=11/1.4就是「差分數」。
「差分法」使用基本准則—— 「差分數」代替「大分數」與「小分數」作比較：
1、若差分數比小分數大，則大分數比小分數大；
2、若差分數比小分數小，則大分數比小分數小；
3、若差分數與小分數相等，則大分數與小分數相等。
比如上文中就是「11/1.4代替324/53.1與313/51.7作比較」，因為11/1.4>313/51.7（可以通過「直除法」或者「化同法」簡單得到），所以324/53.1>313/51.7。
E. Eviews 里如何對變數進行差分
按genr，在對話框裡面輸入Y=d(X)，X就是你要進行差分的變數，Y就是差分後保存的變數，然後按Ok就可以了。如果是二階，就輸入Y=d(X，2)，N階就是Y=d(X，N)
(5)怎樣對數據進行差分處理擴展閱讀
概念：
Eviews是Econometrics Views的縮寫，直譯為計量經濟學觀察，通常稱為計量經濟學軟體包。它的本意是對社會經濟關系與經濟活動的數量規律，採用計量經濟學方法與技術進行「觀察」。
另外Eviews也是美國QMS公司研製的在Windows下專門從事數據分析、回歸分析和預測的工具。使用Eviews可以迅速地從數據中尋找出統計關系，並用得到的關系去預測數據的未來值。
Eviews的應用范圍包括：科學實驗數據分析與評估、金融分析、宏觀經濟預測、模擬、銷售預測和成本分析等。
變數來源於數學，是計算機語言中能儲存計算結果或能表示值抽象概念。變數可以通過變數名訪問。在指令式語言中，變數通常是可變的；
但在純函數式語言（如Haskell）中，變數可能是不可變（immutable）的。在一些語言中，變數可能被明確為是能表示可變狀態、具有存儲空間的抽象（如在Java和Visual Basic中）；
但另外一些語言可能使用其它概念（如C的對象）來指稱這種抽象，而不嚴格地定義「變數」的准確外延。