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Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python
Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python
Les données de séries chronologiques sont un type de données collectées sur une période de temps. Elles sont souvent utilisées dans des domaines tels que la finance, l'économie et la météorologie, et sont souvent analysées pour comprendre les tendances et les modèles au fil du temps. est une bibliothèque de manipulation de données puissante et populaire en Python, particulièrement adaptée au traitement des données de séries chronologiques. Il fournit un ensemble d'outils et de fonctions permettant de charger, manipuler et analyser facilement des données de séries chronologiques.
Dans cet article, nous introduisons l'indexation et le découpage des données de séries chronologiques, le rééchantillonnage et les calculs de fenêtres glissantes, ainsi que d'autres opérations courantes utiles, qui sont des techniques clés pour manipuler les données de séries chronologiques à l'aide de Pandas. 
import datetime
t = datetime.datetime.now()
print(f"type: {type(t)} and t: {t}")
#type: <class 'datetime.datetime'> and t: 2022-12-26 14:20:51.278230Copier après la connexion
Généralement, nous utilisons des chaînes pour stocker les dates et les heures. Nous devons donc convertir ces chaînes en objets datetime lors de leur utilisation. Généralement, la chaîne d'heure a le format suivant : import datetime
t = datetime.datetime.now()
print(f"type: {type(t)} and t: {t}")
#type: <class 'datetime.datetime'> and t: 2022-12-26 14:20:51.278230AAAA-MM-JJ (par exemple 01/01/2022)
AAAA/MM/JJ (par exemple 01/01/2022)
- JJ-MM-AAAA (par exemple 01-01-2022)JJ/MM/AAAA (par exemple 01/01/2022)MM-JJ-AAAA (par exemple 01-01-2022)MM/JJ/AAAA (par exemple 01/01 /2022)HH:MM:SS (par exemple 11:30:00)HH:MM:SS AM/PM (par exemple 11:30:00 AM)HH:MM AM/PM (par exemple 11:30 AM)
- La fonction strptime prend une chaîne et une chaîne de format comme paramètres et renvoie un objet datetime.
- La chaîne de format est la suivante :
string = '2022-01-01 11:30:09'
t = datetime.datetime.strptime(string, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(f"type: {type(t)} and t: {t}")
#type: <class 'datetime.datetime'> and t: 2022-01-01 11:30:09Vous pouvez également utiliser la fonction strftime pour reconvertir l'objet datetime en une représentation sous forme de chaîne dans un format spécifique.
t = datetime.datetime.now()
t_string = t.strftime("%m/%d/%Y, %H:%M:%S")
#12/26/2022, 14:38:47
t_string = t.strftime("%b/%d/%Y, %H:%M:%S")
#Dec/26/2022, 14:39:32Le temps Unix (temps POSIX ou temps d'époque) est un système qui représente le temps comme une valeur numérique unique. Il représente le nombre de secondes écoulées depuis 00:00:00 Temps universel coordonné (UTC) le jeudi 1er janvier 1970. 
#convert datetime to unix time import time from datetime import datetime t = datetime.now() unix_t = int(time.mktime(t.timetuple())) #1672055277 #convert unix time to datetime unix_t = 1672055277 t = datetime.fromtimestamp(unix_t) #2022-12-26 14:47:57
from dateutil import parser
date = parser.parse("29th of October, 1923")
#datetime.datetime(1923, 10, 29, 0, 0)t = pd.to_datetime("29/10/1923", dayfirst=True)
#Timestamp('1923-10-29 00:00:00')
t = pd.Timestamp('2019-01-01', tz = 'Europe/Berlin')
#Timestamp('2019-01-01 00:00:00+0100', tz='Europe/Berlin')
t = pd.to_datetime(["04/23/1920", "10/29/1923"])
#DatetimeIndex(['1920-04-23', '1923-10-29'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)Copier après la connexion
2. période ou PeriodIndex : un intervalle de temps avec un début et une fin. Il se compose d'intervalles fixes. t = pd.to_datetime("29/10/1923", dayfirst=True)
#Timestamp('1923-10-29 00:00:00')
t = pd.Timestamp('2019-01-01', tz = 'Europe/Berlin')
#Timestamp('2019-01-01 00:00:00+0100', tz='Europe/Berlin')
t = pd.to_datetime(["04/23/1920", "10/29/1923"])
#DatetimeIndex(['1920-04-23', '1923-10-29'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)t = pd.to_datetime(["04/23/1920", "10/29/1923"])
period = t.to_period("D")
#PeriodIndex(['1920-04-23', '1923-10-29'], dtype='period[D]')delta = pd.TimedeltaIndex(data =['1 days 03:00:00', '2 days 09:05:01.000030']) """ TimedeltaIndex(['1 days 02:00:00', '1 days 06:05:01.000030'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None) """
import pandas as pd
df = pd.read_csv("dataset.txt")
df.head()
"""
date value
0 1991-07-01 3.526591
1 1991-08-01 3.180891
2 1991-09-01 3.252221
3 1991-10-01 3.611003
4 1991-11-01 3.565869
"""
df.info()
"""
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 204 entries, 0 to 203
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 date 204 non-null object
1 value 204 non-null float64
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 3.3+ KB
"""
# Convert to datetime
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], format = "%Y-%m-%d")
df.info()
"""
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 204 entries, 0 to 203
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 date 204 non-null datetime64[ns]
1 value 204 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1)
memory usage: 3.3 KB
"""
# Convert to Unix
df['unix_time'] = df['date'].apply(lambda x: x.timestamp())
df.head()
"""
date value unix_time
0 1991-07-01 3.526591 678326400.0
1 1991-08-01 3.180891 681004800.0
2 1991-09-01 3.252221 683683200.0
3 1991-10-01 3.611003 686275200.0
4 1991-11-01 3.565869 688953600.0
"""
df["date_converted_from_unix"] = pd.to_datetime(df["unix_time"], unit = "s")
df.head()
"""
date value unix_time date_converted_from_unix
0 1991-07-01 3.526591 678326400.0 1991-07-01
1 1991-08-01 3.180891 681004800.0 1991-08-01
2 1991-09-01 3.252221 683683200.0 1991-09-01
3 1991-10-01 3.611003 686275200.0 1991-10-01
4 1991-11-01 3.565869 688953600.0 1991-11-01
"""df = pd.read_csv("dataset.txt", parse_dates=["date"])
df.info()
"""
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 204 entries, 0 to 203
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 date 204 non-null datetime64[ns]
1 value 204 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1)
memory usage: 3.3 KB
"""df.set_index("date",inplace=True)
"""
Value
date
1991-07-01 3.526591
1991-08-01 3.180891
1991-09-01 3.252221
1991-10-01 3.611003
1991-11-01 3.565869
... ...
2008-02-01 21.654285
2008-03-01 18.264945
2008-04-01 23.107677
2008-05-01 22.912510
2008-06-01 19.431740
"""import numpy as np
arr_date = np.array('2000-01-01', dtype=np.datetime64)
arr_date
#array('2000-01-01', dtype='datetime64[D]')
#broadcasting
arr_date = arr_date + np.arange(30)
"""
array(['2000-01-01', '2000-01-02', '2000-01-03', '2000-01-04',
'2000-01-05', '2000-01-06', '2000-01-07', '2000-01-08',
'2000-01-09', '2000-01-10', '2000-01-11', '2000-01-12',
'2000-01-13', '2000-01-14', '2000-01-15', '2000-01-16',
'2000-01-17', '2000-01-18', '2000-01-19', '2000-01-20',
'2000-01-21', '2000-01-22', '2000-01-23', '2000-01-24',
'2000-01-25', '2000-01-26', '2000-01-27', '2000-01-28',
'2000-01-29', '2000-01-30'], dtype='datetime64[D]')
"""df = pd.read_csv("dataset.txt", parse_dates=["date"])
df["date"].dt.day_name()
"""
0 Monday
1 Thursday
2 Sunday
3 Tuesday
4 Friday
...
199 Friday
200 Saturday
201 Tuesday
202 Thursday
203 Sunday
Name: date, Length: 204, dtype: object
"""#pip install pandas-datareader from pandas_datareader import wb #GDP per Capita From World Bank df = wb.download(indicator='NY.GDP.PCAP.KD', country=['US', 'FR', 'GB', 'DK', 'NO'], start=1960, end=2019) """ NY.GDP.PCAP.KD country year Denmark 2019 57203.027794 2018 56563.488473 2017 55735.764901 2016 54556.068955 2015 53254.856370 ... ... United States 1964 21599.818705 1963 20701.269947 1962 20116.235124 1961 19253.547329 1960 19135.268182 [300 rows x 1 columns] """
pd.date_range(start="2021-01-01", end="2022-01-01", freq="D")
"""
DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04',
'2021-01-05', '2021-01-06', '2021-01-07', '2021-01-08',
'2021-01-09', '2021-01-10',
...
'2021-12-23', '2021-12-24', '2021-12-25', '2021-12-26',
'2021-12-27', '2021-12-28', '2021-12-29', '2021-12-30',
'2021-12-31', '2022-01-01'],
dtype='datetime64[ns]', length=366, freq='D')
"""
pd.date_range(start="2021-01-01", end="2022-01-01", freq="BM")
"""
DatetimeIndex(['2021-01-29', '2021-02-26', '2021-03-31', '2021-04-30',
'2021-05-31', '2021-06-30', '2021-07-30', '2021-08-31',
'2021-09-30', '2021-10-29', '2021-11-30', '2021-12-31'],
dtype='datetime64[ns]', freq='BM')
"""
fridays= pd.date_range('2022-11-01', '2022-12-31', freq="W-FRI")
"""
DatetimeIndex(['2022-11-04', '2022-11-11', '2022-11-18', '2022-11-25',
'2022-12-02', '2022-12-09', '2022-12-16', '2022-12-23',
'2022-12-30'],
dtype='datetime64[ns]', freq='W-FRI')
"""Nous pouvons créer une série chronologique en utilisant la méthode timedelta_range.
t = pd.timedelta_range(0, periods=10, freq="H") """ TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 01:00:00', '0 days 02:00:00', '0 days 03:00:00', '0 days 04:00:00', '0 days 05:00:00', '0 days 06:00:00', '0 days 07:00:00', '0 days 08:00:00', '0 days 09:00:00'], dtype='timedelta64[ns]', freq='H') """
Formatting
df["new_date"] = df["date"].dt.strftime("%b %d, %Y")
df.head()
"""
date value new_date
0 1991-07-01 3.526591 Jul 01, 1991
1 1991-08-01 3.180891 Aug 01, 1991
2 1991-09-01 3.252221 Sep 01, 1991
3 1991-10-01 3.611003 Oct 01, 1991
4 1991-11-01 3.565869 Nov 01, 1991
"""df["year"] = df["date"].dt.year df["month"] = df["date"].dt.month df["day"] = df["date"].dt.day df["calendar"] = df["date"].dt.date df["hour"] = df["date"].dt.time df.head() """ date value year month day calendar hour 0 1991-07-01 3.526591 1991 7 1 1991-07-01 00:00:00 1 1991-08-01 3.180891 1991 8 1 1991-08-01 00:00:00 2 1991-09-01 3.252221 1991 9 1 1991-09-01 00:00:00 3 1991-10-01 3.611003 1991 10 1 1991-10-01 00:00:00 4 1991-11-01 3.565869 1991 11 1 1991-11-01 00:00:00 """
df["date_joined"] = pd.to_datetime(df[["year","month","day"]])
print(df["date_joined"])
"""
0 1991-07-01
1 1991-08-01
2 1991-09-01
3 1991-10-01
4 1991-11-01
...
199 2008-02-01
200 2008-03-01
201 2008-04-01
202 2008-05-01
203 2008-06-01
Name: date_joined, Length: 204, dtype: datetime64[ns]
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Filter queryUtilisez la méthode loc pour filtrer le DataFrame. df["date_joined"] = pd.to_datetime(df[["year","month","day"]]) print(df["date_joined"]) """ 0 1991-07-01 1 1991-08-01 2 1991-09-01 3 1991-10-01 4 1991-11-01 ... 199 2008-02-01 200 2008-03-01 201 2008-04-01 202 2008-05-01 203 2008-06-01 Name: date_joined, Length: 204, dtype: datetime64[ns]
df = df.loc["2021-01-01":"2021-01-10"]
truncate peut interroger des données dans deux intervalles de temps
df_truncated = df.truncate('2021-01-05', '2022-01-10')
Opérations de données courantes
Les opérations suivantes sont sur les valeurs dans les ensembles de données de séries chronologiques. Nous utilisons la bibliothèque yfinance pour créer un ensemble de données boursières pour notre exemple. 
#get google stock price data import yfinance as yf start_date = '2020-01-01' end_date = '2023-01-01' ticker = 'GOOGL' df = yf.download(ticker, start_date, end_date) df.head() """ Date Open High Low Close Adj Close Volume 2020-01-02 67.420502 68.433998 67.324501 68.433998 68.433998 27278000 2020-01-03 67.400002 68.687500 67.365997 68.075996 68.075996 23408000 2020-01-06 67.581497 69.916000 67.550003 69.890503 69.890503 46768000 2020-01-07 70.023003 70.175003 69.578003 69.755501 69.755501 34330000 2020-01-08 69.740997 70.592499 69.631500 70.251999 70.251999 35314000 """
#subtract that day's value from the previous day df["Diff_Close"] = df["Close"].diff() #Subtract that day's value from the day's value 2 days ago df["Diff_Close_2Days"] = df["Close"].diff(periods=2)
累计总数
df["Volume_Cumulative"] = df["Volume"].cumsum()
滚动窗口计算
滚动窗口计算(移动平均线)。
df["Close_Rolling_14"] = df["Close"].rolling(14).mean() df.tail()
可以对我们计算的移动平均线进行可视化
常用的参数：
- center:决定滚动窗口是否应以当前观测值为中心。
- min_periods:窗口中产生结果所需的最小观测次数。
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) #the rolling window will be centered on each observation rolling_mean = s.rolling(window=3, center=True).mean() """ 0 NaN 1 2.0 2 3.0 3 4.0 4 NaN dtype: float64 Explanation: first window: [na 1 2] = na second window: [1 2 3] = 2 """ # the rolling window will not be centered, #and will instead be anchored to the left side of the window rolling_mean = s.rolling(window=3, center=False).mean() """ 0 NaN 1 NaN 2 2.0 3 3.0 4 4.0 dtype: float64 Explanation: first window: [na na 1] = na second window: [na 1 2] = na third window: [1 2 3] = 2 """
平移
Pandas有两个方法，shift()和tshift()，它们可以指定倍数移动数据或时间序列的索引。Shift()移位数据，而tshift()移位索引。
#shift the data df_shifted = df.shift(5,axis=0) df_shifted.head(10) #shift the indexes df_tshifted = df.tshift(periods = 4, freq = 'D') df_tshifted.head(10)
df_shifted
df_tshifted
时间间隔转换
在 Pandas 中，操 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。可以获取具有许多不同间隔或周期的日期
df["Period"] = df["Date"].dt.to_period('W')
频率
Asfreq方法用于将时间序列转换为指定的频率。
monthly_data = df.asfreq('M', method='ffill')
常用参数:
freq:数据应该转换到的频率。这可以使用字符串别名(例如，'M'表示月，'H'表示小时)或pandas偏移量对象来指定。
method:如何在转换频率时填充缺失值。这可以是'ffill'(向前填充)或'bfill'(向后填充)之类的字符串。
采样
resample可以改变时间序列频率并重新采样。我们可以进行上采样(到更高的频率)或下采样(到更低的频率)。因为我们正在改变频率，所以我们需要使用一个聚合函数(比如均值、最大值等)。
resample方法的参数:
rule:数据重新采样的频率。这可以使用字符串别名(例如，'M'表示月，'H'表示小时)或pandas偏移量对象来指定。
#down sample
monthly_data = df.resample('M').mean()
#up sample
minute_data = data.resample('T').ffill()
百分比变化
使用pct_change方法来计算日期之间的变化百分比。
df["PCT"] = df["Close"].pct_change(periods=2) print(df["PCT"]) """ Date 2020-01-02 NaN 2020-01-03 NaN 2020-01-06 0.021283 2020-01-07 0.024671 2020-01-08 0.005172 ... 2022-12-19 -0.026634 2022-12-20 -0.013738 2022-12-21 0.012890 2022-12-22 -0.014154 2022-12-23 -0.003907 Name: PCT, Length: 752, dtype: float64 """
总结
在Pandas和NumPy等库的帮助下，可以对时间序列数据执行广泛的操作，包括过滤、聚合和转换。本文介绍的是一些在工作中经常遇到的常见操作，希望对你有所帮助。
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Quelle est la raison pour laquelle PS continue de montrer le chargement?
Apr 06, 2025 pm 06:39 PM
Les problèmes de «chargement» PS sont causés par des problèmes d'accès aux ressources ou de traitement: la vitesse de lecture du disque dur est lente ou mauvaise: utilisez Crystaldiskinfo pour vérifier la santé du disque dur et remplacer le disque dur problématique. Mémoire insuffisante: améliorez la mémoire pour répondre aux besoins de PS pour les images à haute résolution et le traitement complexe de couche. Les pilotes de la carte graphique sont obsolètes ou corrompues: mettez à jour les pilotes pour optimiser la communication entre le PS et la carte graphique. Les chemins de fichier sont trop longs ou les noms de fichiers ont des caractères spéciaux: utilisez des chemins courts et évitez les caractères spéciaux. Problème du PS: réinstaller ou réparer le programme d'installation PS.
Comment résoudre le problème du chargement lorsque PS est démarré?
Apr 06, 2025 pm 06:36 PM
Un PS est coincé sur le "chargement" lors du démarrage peut être causé par diverses raisons: désactiver les plugins corrompus ou conflictuels. Supprimer ou renommer un fichier de configuration corrompu. Fermez des programmes inutiles ou améliorez la mémoire pour éviter une mémoire insuffisante. Passez à un entraînement à semi-conducteurs pour accélérer la lecture du disque dur. Réinstaller PS pour réparer les fichiers système corrompus ou les problèmes de package d'installation. Afficher les informations d'erreur pendant le processus de démarrage de l'analyse du journal d'erreur.
Comment résoudre le problème du chargement lorsque le PS ouvre le fichier?
Apr 06, 2025 pm 06:33 PM
Le bégaiement "Chargement" se produit lors de l'ouverture d'un fichier sur PS. Les raisons peuvent inclure: un fichier trop grand ou corrompu, une mémoire insuffisante, une vitesse du disque dur lente, des problèmes de pilote de carte graphique, des conflits de version PS ou du plug-in. Les solutions sont: vérifier la taille et l'intégrité du fichier, augmenter la mémoire, mettre à niveau le disque dur, mettre à jour le pilote de carte graphique, désinstaller ou désactiver les plug-ins suspects et réinstaller PS. Ce problème peut être résolu efficacement en vérifiant progressivement et en faisant bon usage des paramètres de performances PS et en développant de bonnes habitudes de gestion des fichiers.
Comment utiliser MySQL après l'installation
Apr 08, 2025 am 11:48 AM
L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.
Comment les plumes PS contrôlent-elles la douceur de la transition?
Apr 06, 2025 pm 07:33 PM
La clé du contrôle des plumes est de comprendre sa nature progressive. Le PS lui-même ne fournit pas la possibilité de contrôler directement la courbe de gradient, mais vous pouvez ajuster de manière flexible le rayon et la douceur du gradient par plusieurs plumes, des masques correspondants et des sélections fines pour obtenir un effet de transition naturel.
MySQL doit-il payer
Apr 08, 2025 pm 05:36 PM
MySQL a une version communautaire gratuite et une version d'entreprise payante. La version communautaire peut être utilisée et modifiée gratuitement, mais le support est limité et convient aux applications avec des exigences de stabilité faibles et des capacités techniques solides. L'Enterprise Edition fournit une prise en charge commerciale complète pour les applications qui nécessitent une base de données stable, fiable et haute performance et disposées à payer pour le soutien. Les facteurs pris en compte lors du choix d'une version comprennent la criticité des applications, la budgétisation et les compétences techniques. Il n'y a pas d'option parfaite, seulement l'option la plus appropriée, et vous devez choisir soigneusement en fonction de la situation spécifique.
Comment optimiser les performances de la base de données après l'installation de MySQL
Apr 08, 2025 am 11:36 AM
L'optimisation des performances MySQL doit commencer à partir de trois aspects: configuration d'installation, indexation et optimisation des requêtes, surveillance et réglage. 1. Après l'installation, vous devez ajuster le fichier my.cnf en fonction de la configuration du serveur, tel que le paramètre innodb_buffer_pool_size, et fermer query_cache_size; 2. Créez un index approprié pour éviter les index excessifs et optimiser les instructions de requête, telles que l'utilisation de la commande Explication pour analyser le plan d'exécution; 3. Utilisez le propre outil de surveillance de MySQL (ShowProcessList, Showstatus) pour surveiller la santé de la base de données, et sauvegarde régulièrement et organisez la base de données. Ce n'est qu'en optimisant en continu ces étapes que les performances de la base de données MySQL peuvent être améliorées.
Que dois-je faire si la carte PS est dans l'interface de chargement?
Apr 06, 2025 pm 06:54 PM
L'interface de chargement de la carte PS peut être causée par le logiciel lui-même (corruption de fichiers ou conflit de plug-in), l'environnement système (corruption du pilote ou des fichiers système en raison), ou matériel (corruption du disque dur ou défaillance du bâton de mémoire). Vérifiez d'abord si les ressources informatiques sont suffisantes, fermez le programme d'arrière-plan et publiez la mémoire et les ressources CPU. Correction de l'installation de PS ou vérifiez les problèmes de compatibilité pour les plug-ins. Mettre à jour ou tomber la version PS. Vérifiez le pilote de la carte graphique et mettez-le à jour et exécutez la vérification du fichier système. Si vous résumez les problèmes ci-dessus, vous pouvez essayer la détection du disque dur et les tests de mémoire.
