题目：打造实用的时间序列数据处理类：Python中的TimeSeriesAnalyzer

在数据科学、金融分析和许多其他领域中，时间序列数据是非常常见的。处理这类数据通常需要特定的技术和方法。本文将介绍如何设计一个用于处理时间序列数据的Python类TimeSeriesAnalyzer，它包含了一些基本但实用的功能，如数据加载、数据清洗、时间序列特征提取、可视化以及基本的统计分析。

一、引言

时间序列数据是按时间顺序排列的一系列数据点，通常用于描述某个变量随时间的变化情况。在Python中，处理时间序列数据通常使用pandas库，它提供了强大的数据处理和分析功能。然而，对于复杂的时间序列分析任务，我们可能需要一个更加定制化的解决方案。

二、TimeSeriesAnalyzer类的设计

TimeSeriesAnalyzer类将封装一系列用于处理时间序列数据的函数和方法。下面是这个类的主要组成部分：

1. 初始化方法：设置类的初始状态，如加载数据、设置时间索引等。
2. 数据加载方法：从CSV、Excel或其他数据源加载时间序列数据。
3. 数据清洗方法：处理缺失值、异常值等。
4. 时间序列特征提取方法：计算移动平均、滚动标准差、季节性分解等。
5. 可视化方法：绘制时间序列图、季节性分解图等。
6. 统计分析方法：计算趋势、周期性、季节性等统计指标。

三、实现细节

1. 初始化方法

首先，我们需要一个初始化方法来设置类的初始状态。在这个方法中，我们可以加载数据并设置时间索引。

import pandas as pd

class TimeSeriesAnalyzer:
    def __init__(self, data_path, time_column='timestamp', value_column='value'):
        self.data = pd.read_csv(data_path)
        self.data.set_index(time_column, inplace=True)
        self.data.index = pd.to_datetime(self.data.index)
        self.value_column = value_column

2. 数据加载方法

虽然我们在初始化方法中已经加载了数据，但你可以根据需要添加其他数据源的支持，如Excel、数据库等。

3. 数据清洗方法

数据清洗是处理时间序列数据的重要步骤。以下是一个简单的示例，用于处理缺失值和异常值。

import numpy as np

class TimeSeriesAnalyzer:
    # ... 其他方法 ...

    def clean_data(self, fill_method='ffill', threshold=3):
        """
        处理缺失值和异常值。
        :param fill_method: 缺失值填充方法，如'ffill'、'bfill'等。
        :param threshold: 异常值阈值，超过该阈值的值将被视为异常值。
        """
        # 处理缺失值
        self.data