是的，Python的机器学习库确实可以用于时间序列分析。Python提供了多个强大的库来支持时间序列分析，这些库能够处理各种时间序列数据，从简单的预测到复杂的模式识别。以下是一些常用的Python库及其在时间序列分析中的应用：
- StatsForecast：提供多种时间序列模型，包括ARIMA、ETS等，适用于大规模数据处理和预测。
- Prophet：由Facebook开发，适用于具有强季节性和趋势的时间序列数据。
- PyFlux：支持ARIMA、GARCH等模型，API设计友好，适合非统计学专家使用。
- SKTIME：支持时间序列回归、预测和分类，易于使用和扩展。
- TSFresh：自动从时间序列中提取特征，适用于分类、聚类和回归等应用。
综上所述，Python的机器学习库不仅能够用于时间序列分析，而且提供了丰富的工具和模型来处理各种类型的时间序列数据。选择合适的库可以大大提高时间序列分析的工作效率。