📱PyTrendy.

PyTrendy — это надежное решение для поиска и анализа трендов во временных рядах.

В отличие от большинства других библиотек для тренд-детекшена, PyTrendy устойчива к сильному шуму и плоским («флэт») участкам данных. Она с высокой точностью определяет как плавные (gradual), так и резкие (abrupt) изменения графиков, претендуя на звание лучшего пакета для поиска трендов на Python.

🔹Основные возможности:

🔘Устойчивость к шуму: Отлично фильтрует случайные колебания, не ломая общую картину.

🔘Распознавание боковиков: Четко отделяет реальное движение вверх или вниз от горизонтального коридора (Flat).

🔘Высокая точность: Одинаково хорошо ловит как затяжные плавные тренды, так и внезапные скачки.

🔘Визуализация: Автоматически строит наглядные графики с выделенными зонами трендов.

🚀Быстрый старт:

pip install pytrendy

В коде инструмент используется буквально в несколько строк:

import pytrendy as pt

# Загружаем тестовые данные
df = pt.load_data('series_synthetic')

# Запускаем поиск трендов
results = pt.detect_trends(df, date_col='date', value_col='gradual', plot=True)
results.print_summary()

В консоли вы получите структурированный и понятный отчет:

Detected: - 3 Uptrends. - 3 Downtrends. - 3 Flats. - 0 Noise.

The best detected trend is Down between dates 2025-05-09 - 2025-06-17

Помимо краткой сводки, библиотека возвращает подробный датафрейм, где для каждого найденного участка указаны направление (Up/Down/Flat), даты начала и конца, длительность в днях, общее изменение значения (total_change) и класс тренда.

#Python #TimeSeries #DataScience #Analytics #PyTrendy #DataEngineering #OpenSource #MachineLearning #АнализДанных

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/RussellSB/pytrendy