pandas
시계열로 작업하기

시계열 만들기

다음은 간단한 시계열을 만드는 방법입니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# The number of sample to generate
nb_sample = 100

# Seeding to obtain a reproductible dataset
np.random.seed(0)

se = pd.Series(np.random.randint(0, 100, nb_sample),
                  index = pd.date_range(start = pd.to_datetime('2016-09-24'),
                                        periods = nb_sample, freq='D'))
se.head(2)

# 2016-09-24    44
# 2016-09-25    47

se.tail(2)

# 2016-12-31    85
# 2017-01-01    48

부분 문자열 인덱싱

시계열을 부분 집합하는 가장 편리한 방법은 부분 문자열 인덱싱 을 사용하는 것입니다. 명확한 구문으로 날짜 범위를 선택할 수 있습니다.

데이터 가져 오기

우리는 시계열 생성 예제에서 데이터 세트를 사용하고 있습니다.

머리와 꼬리를 표시하여 경계를 표시합니다.

se.head(2).append(se.tail(2))

# 2016-09-24    44
# 2016-09-25    47
# 2016-12-31    85
# 2017-01-01    48

하위 집합

이제 우리는 년, 월, 일로 매우 직관적으로 부분 집합을 할 수 있습니다.

연도 별

se['2017']

# 2017-01-01    48

월별

se['2017-01']

# 2017-01-01    48

낮에는

se['2017-01-01']

# 48

귀하의 필요에 따라 년, 월, 일의 범위가 있습니다.

se['2016-12-31':'2017-01-01']

# 2016-12-31    85
# 2017-01-01    48

pandas는 after 와 before 파라미터를 통해이 사용법을위한 전용 truncate 기능을 제공합니다 - 그러나 나는 그것이 덜 명확하다고 생각합니다.

se.truncate(before='2017')

# 2017-01-01    48

se.truncate(before='2016-12-30', after='2016-12-31')

# 2016-12-30    13
# 2016-12-31    85