[Python 데이터 분석] 판다스(Pandas Timestamp, Period로 시계열 데이터 다루기


| 판다스(Pandas) Timestamp, Period 


판다스(Pandas)에서는 Timestamp, Period를 이용하여 시계열 데이터를 쉽게 다룰 수 있는 기능을 제공합니다. 다음 예제는 그 기능들을 이용하여 시계열 데이터를 만들고 처리하는 파이썬 코드들입니다.


import pandas as pd
import numpy as np

time1 = pd.Timestamp('9/1/2016 10:05AM')
print(time1)
'''
2016-09-01 10:05:00
'''
period = pd.Period('3/5/2016')
print(period)
'''
2016-03-05
'''
# timestamp 인덱스
t1 = pd.Series(list('abc'), [pd.Timestamp('2016-09-01'), pd.Timestamp('2016-09-02'), pd.Timestamp('2016-09-03')])
print(t1)
'''
2016-09-01 a
2016-09-02 b
2016-09-03 c
'''
# Period는 어떤 기간을 나타낸다고 볼 수 있다.
# Timestamp는 딱 그 시점, 어떤 특정한 시간을 나타낸다고 볼 수 있다.
# p = pd.Period('2017-06-13')
# test = pd.Timestamp('2017-06-13 22:11')
# p.start_time < test < p.end_time
t2 = pd.Series(list('def'), [pd.Period('2016-09'), pd.Period('2016-10'), pd.Period('2016-11')])
print(t2)
'''
2016-09 d
2016-10 e
2016-11 f
'''
print(type(t2.index))
'''
<class 'pandas.core.indexes.period.PeriodIndex'>
'''
d1 = ['2 June 2013', 'Aug 29, 2014', '2015-06-26', '7/12/16']
ts3 = pd.DataFrame(np.random.randint(10, 100, (4,2)), index=d1, columns=list('ab'))
print(ts3)
'''
a b
2 June 2013 10 90
Aug 29, 2014 87 96
2015-06-26 52 35
7/12/16 29 59
'''
# 전혀 다른 형식의 날짜를 나타내는 문자열이더라도
# Timestamp로 바꾸면 똑같은 포맷으로 맞출 수 있다.
ts3.index = pd.to_datetime(ts3.index)
print(ts3)
'''
a b
2013-06-02 78 76
2014-08-29 63 44
2015-06-26 34 91
2016-07-12 44 94
'''
print(pd.to_datetime('4.7.12', dayfirst=True))
'''
2012-07-04 00:00:00
'''
# Timestamp 끼리의 연산
delta = pd.Timestamp('9/3/2016') - pd.Timestamp('9/1/2016')
print(delta)
'''
2 days 00:00:00
'''
# delta를 추가한 연산
delta = pd.Timestamp('9/2/2016 8:10AM') + pd.Timedelta('12D 3H')
print(delta)
'''
2016-09-14 11:10:00
'''
# periods 만큼의 수와 freq만큼의 빈도수로 date들의 집합을 구할 수 있다.
dates = pd.date_range('10-01-2016', periods=9, freq='2W-SUN')
print(dates)
'''
DatetimeIndex(['2016-10-02', '2016-10-16', '2016-10-30', '2016-11-13',
'2016-11-27', '2016-12-11', '2016-12-25', '2017-01-08',
'2017-01-22'],
dtype='datetime64[ns]', freq='2W-SUN')
'''
# cumsum 은 각 원소들의 누적합을 표시
# a = np.array([1,2,3,4,5,6])
# print(a.cumsum())
# [ 1 3 6 10 15 21]
df = pd.DataFrame({'Count 1': 100 + np.random.randint(-5, 10, 9).cumsum(),
'Count 2': 120 + np.random.randint(-5, 10, 9)}, index=dates)
print(df)
'''
Count 1 Count 2
2016-10-02 99 118
2016-10-16 95 126
2016-10-30 92 128
2016-11-13 93 122
2016-11-27 90 124
2016-12-11 85 122
2016-12-25 85 125
2017-01-08 94 116
2017-01-22 92 129
'''
# timestamp들의 날짜를 볼 수 있는 명령어
print(df.index.weekday_name)
'''
Index(['Sunday', 'Sunday', 'Sunday', 'Sunday', 'Sunday', 'Sunday', 'Sunday',
'Sunday', 'Sunday'],
dtype='object')
'''
print(df.diff())
'''
Count 1 Count 2
2016-10-02 NaN NaN
2016-10-16 4.0 -6.0
2016-10-30 8.0 13.0
2016-11-13 7.0 -1.0
2016-11-27 7.0 -5.0
2016-12-11 2.0 3.0
2016-12-25 7.0 -2.0
2017-01-08 6.0 2.0
2017-01-22 -2.0 -3.0
'''
# Timestamp를 월별로 통합한 뒤 그 후 평균을 구할 수 있다.
# groupby를 생각하면 편하다.
print(df.resample('M').mean())
'''
Count 1 Count 2
2016-10-31 108.666667 119.0
2016-11-30 110.500000 124.5
2016-12-31 116.000000 122.0
2017-01-31 125.000000 122.5
'''
# 2017년인 timestamp를 조회할 수 있다.
print(df['2017'])
'''
Count 1 Count 2
2017-01-08 141 122
2017-01-22 137 121
'''
# 2016년 12월인 timestamp를 조회할 수 있다.
print(df['2016-12'])
'''
Count 1 Count 2
2016-12-11 136 125
2016-12-25 132 119
'''
# 2016년 12월 이후의 timestamp를 조회할 수 있다.
print(df['2016-12':])
'''
Count 1 Count 2
2016-12-11 136 125
2016-12-25 132 119
2017-01-08 141 122
2017-01-22 137 121
'''
# 2주의 빈도로 timestamp를 만들어서 1주씩 빈 인덱스가 만들어졌다.
# 하지만 asfreq 메서드를 사용해서 이 빈 값들을 채워 넣을 수 있다.
# method를 통해서 forward fill 방식으로 채워 넣을 수 있다.
print(df.asfreq('W', method='ffill'))
'''
Count 1 Count 2
2016-10-02 101 124
2016-10-09 101 124
2016-10-16 110 127
2016-10-23 110 127
2016-10-30 114 124
2016-11-06 114 124
2016-11-13 121 129
2016-11-20 121 129
2016-11-27 128 119
2016-12-04 128 119
2016-12-11 136 125
2016-12-18 136 125
2016-12-25 132 119
2017-01-01 132 119
2017-01-08 141 122
2017-01-15 141 122
2017-01-22 137 121
'''

import matplotlib.pyplot as plt

df.plot()
plt.show()



참고자료 : https://www.coursera.org/learn/python-data-analysis



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