Декомпозиция временного ряда. Почему отображает много NaN в остатках?

Question

[Venda_98]

Есть датафрейм:


Нужно получить столбец с остатками для модели.

Делал следующим образом:

df.set_index('Date', inplace=True)
df.index=pd.to_datetime(df.index)
df.dropna(inplace=True)

result = seasonal_decompose(df['USD_RUB_2018'], model='Additive')

result.resid

Последняя функция возвращает вот такой результат:


Почему в нём столько NaN?

Answer 1

[Vindicar]

Я предполагаю, что функция использует метод скользящего окна, т.е. анализирует некоторое нечётное N точек данных, чтобы вычислить искомую величину в средней точке. Например, для N=7 у нас помимо текущей точки будет использоваться три точки до текущей и три после.
Но для крайних точек это не подходит, так как у них нет достаточного количества соседей с той или с другой стороны.