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和Seasonal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 . 甚至resplot = res.plot（）似乎都不起作用，也没有出现情节 .

您能否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 entries, 1986-01-24 00:00:00 to 2015-06-08 00:00:00 Data columns (total 2 columns): WTI 7408 non-null object Brent 7115 non-null object dtypes: object(2) memory usage: 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 entries, 1958-03-29 00:00:00 to 2001-12-29 00:00:00 Freq: W-SAT Data columns (total 1 columns): co2 2284 non-null float64 dtypes: float64(1) memory usage: 35.7 KB

python pandas time-series statsmodels