Kenntnisse in der Analyse von Zeitreihendaten in Python

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung des Datenzeitalters sind Datenanalysefähigkeiten zu einer Grundqualität für Praktiker in verschiedenen Branchen geworden. Im Prozess der Datenanalyse sind Fähigkeiten zur Analyse von Zeitreihendaten besonders wichtig. Als eine der derzeit angesagtesten Programmiersprachen wird Python auch häufig im Bereich der Zeitreihendatenanalyse eingesetzt. In diesem Artikel werden einige häufig verwendete Techniken zur Analyse von Python-Zeitreihendaten vorgestellt, um Lesern dabei zu helfen, große Zeitreihendaten effizienter zu analysieren und zu verarbeiten.

1. Einführung in Datentypen

Zeitreihendaten sind eine Sammlung von Daten, die in zeitlicher Reihenfolge angeordnet sind, wie z. B. tägliche Wettertemperatur, Aktienkurse, Bevölkerung, Website-Klicks und andere Daten. In Python können wir die Pandas-Bibliothek und die Numpy-Bibliothek für die Analyse und Verarbeitung von Zeitreihendaten verwenden. Die am häufigsten verwendeten Datenstrukturen in Pandas sind Series und DataFrame, wobei Series ein eindimensionales Array ist, das zum Speichern einer Datenspalte verwendet wird; DataFrame ist eine zweidimensionale Tabellendatenstruktur, die zum Speichern mehrerer Datenspalten verwendet werden kann.

2. Laden der Daten

Vor der Analyse müssen wir zunächst Daten von außen abrufen und diese dann laden. Die Pandas- und Numpy-Bibliotheken in Python bieten mehrere Möglichkeiten zum Lesen von Daten in verschiedenen Formaten. Lesen Sie beispielsweise Daten im CSV-Format:

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

Darüber hinaus stellt die Pandas-Bibliothek auch die to_csv-Methode von DataFrame bereit, mit der Daten in eine Datei im CSV-Format ausgegeben werden können.

data.to_csv('data.csv')

3. Datenbereinigung

Die Datenbereinigung ist ein wesentlicher Schritt in der Datenanalyse. Sie umfasst das Entfernen schmutziger und leerer Daten, die Vereinheitlichung von Datentypen, die Überprüfung von Daten usw. Bei der Analyse von Zeitreihendaten kann die Datenbereinigung auch Vorgänge wie Interpolation und Merkmalsauswahl erfordern. In Python können wir die von Pandas bereitgestellte Dropna-Methode verwenden, um fehlende Daten zu löschen.

data = data.dropna()

Darüber hinaus können instationäre Datenstichproben bei Zeitreihendaten zu unerwünschten Folgen führen. Beispielsweise können die Daten einen saisonalen Trend aufweisen oder es kann zu einer Epidemie kommen, weil sich die Daten einem bestimmten Wert nähern. Zu diesem Zeitpunkt können wir die rollierende Methode von Pandas verwenden, um einen gleitenden Durchschnitt zu erstellen und die Zeitreihendaten zu stabilisieren.

rolling_data = data.rolling(window=8, center=False).mean()

4. Datenanalyse

Für die Zeitreihendatenanalyse müssen wir eine periodische Analyse der Daten durchführen, um den periodischen Trend der Daten zu verstehen. In Python können wir die fft-Methode verwenden, um eine Fourier-Transformation der Daten durchzuführen und die Frequenz und Amplitude der Daten zu ermitteln.

import numpy as np

Fs = 1000   #采样频率
Ts = 1.0 / Fs #采样周期
L = 1500   #数据长度
t = np.linspace(0.0, L*Ts, L, endpoint=False)
data = np.sin(10*np.pi*t) + 0.5*np.sin(50*np.pi*t)

N = len(data)
yf = np.fft.fft(data)
xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*Ts), N/2)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[0:N/2]))
plt.grid()
plt.show()

5. Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist ein wichtiger Teil der Zeitreihendatenanalyse. Sie kann die vor uns liegenden Daten anzeigen und uns helfen, die Daten besser zu verstehen und Einblicke in sie zu gewinnen. In Python stehen mehrere Visualisierungstools zur Verfügung, beispielsweise Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn. Mit diesen Tools können wir Zeitreihendaten visualisieren, z. B. Zeitreihendiagramme, Boxplots, Histogramme usw. zeichnen.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 时间序列图
sns.lineplot(x="year", y="volume_sold", data=df)

# 箱形图
sns.boxplot(x="day", y="tip", data=tips)

# 直方图
sns.distplot(df["age"])

6. Fazit

Die Zeitreihendatenanalyse umfasst viele Aspekte wie Datenladen, Datenbereinigung, Datenanalyse und Datenvisualisierung. In Python können wir Bibliotheken wie Pandas und Numpy verwenden, um die Verarbeitung von Datums- und Zeitreihen abzuschließen Daten und Analyse. Die Verwendung von Python für die Analyse von Zeitreihendaten kann Datenanalysten dabei helfen, die dynamischen Änderungen und Trends von Daten besser zu erfassen, um entsprechende Datenanalyse- und Verarbeitungspläne effizienter zu formulieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKenntnisse in der Analyse von Zeitreihendaten in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!